NGÂNHÀNGNHÀNƯỚCVIỆTNAM BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO TRƢỜNGĐẠIHỌCNGÂNHÀNGTP HỒCHÍMINH TRẦNTHỊTHANHNGÂN CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁCCÔNG TY NGÀNH DẦU KHÍ NIÊM YẾT TRÊN THỊTRƢỜNGCHỨNGKHOÁNVIỆTNAM K[.]
Lýdochọnđềtài
Thị trường vốn có một vai trò quan trọng đối với nền kinh tế của một quốcgia (Husnan, 2005),bởi vì từ góc độ doanhnghiệp, sự tồn tại củat h ị t r ư ờ n g v ố n giúp đáp ứng nhu cầu tài trợ dài hạn, trong khi từ góc độ của nhà đầu tư, nó là mộtphương tiện để đầu tư vốn vào tất cả các lĩnh vực hoạt động đầu tư (Syarif, 2019).Tuy nhiên, không giống với thị trường chứng khoán trưởng thành của các nước pháttriển, thị trường chứng khoán của các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam bắt đầu cósự phát triển nhanh chóng chỉ trong hai thập kỷ và được đặc trưng là thị trườngchứng khoán dễ biến động nhất (Engle & Rangel, 2005) Chính vì vậy, những thịtrường này có khả năng nhạy cảm với các yếu tố như sự thay đổi của mức độ hoạtđộng kinh tế, sự thay đổi của môi trường chính trị và kinh tế quốc tế và cũng liênquanđếnsựthayđổicủacácyếutốkinhtếvĩ mô vàvimôkhác.
Thịg i á c ủ a c ổ p h i ế u l à y ế u t ố t h e n c h ố t v à l à m ộ t t r o n g n h ữ n g t h ô n g s ố quan trọng nhất mà các nhà đầu tư đặc biệt quan tâm khi đưa ra quyết định đầu tư.Theo Fama (1970), Lý thuyết thị trường hiệu quả (EMH) cho rằng giá của cổ phiếuphải phản ánh tất cả các thông tin sẵn có liên quan đến cổ phiếu đó Tuy nhiên, cáckếtquảcủanhiềunghiêncứuthựcnghiệmgầnđâyđã chứngminhlýthuyếtEMHlà thật sự không hiệu quả, nghĩa là giá chứng khoán không thực sự phản ánh thực tếcủa thị trường do ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác đến giá cổ phiếu (Uddin & ctg.,2013) Nói cách khác, khi thị trường là hiệu quả thì trong mọi thời điểm khác nhaugiá cổ phiếu sẽ bị tác động bởi các nhân tố khác nhau Mặt khác, Fama &Schwert(1977), Nelson (1976) và nhiều tác giả khác đã
Lý thuyết thịtrường hiệu quả và khẳng định rằng các biến số kinh tế vĩ mô có ảnh hưởng đến lợinhuận của cổ phiếu thông qua ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Bên cạnh đó,
Lý thuyếtđịnh giá chênhlệch giá
(APT)cũng cung cấp khung lý thuyết vềm ố i l i ê n h ệ g i ữ a giá cổ phiếu và các biến số kinh tế vĩ mô Lý thuyết này đã được sử dụng trongnhững nghiên cứu của
1) v à h ọ c h ỉ r a r ằ n g : c h ỉ s ố s ả n x u ấ t c ô n g n g h i ệ p , thayđổiphầnbùrủirovàthayđổilãisuấtlàcácbiếnsốvĩmôcóảnhhưởngđếngiá cổ phiếu ở Mỹ Như vậy, có thể giả định rằng, nếu các điều kiện kinh tế vĩ môcủa một quốc gia không ổn định, điều này có thể dẫn đến rủi ro quốc gia đó cao vàcác nhà đầu tư sẽ không đầu tư vào các công cụ tài chính có độ rủi ro cao như cổphiếu, mà thay vào đó họ sẽ đầu tư vào các công cụ đầu tư có mức thâm hụt thấp vàổnđịnhhơnnhưtiềngửitiếtkiệm,tráiphiếu,…Ngoàira,Flannery&Protopapadakis
(2002) cũng cho rằng các yếu tố kinh tế vĩ mô là chỉ tiêu quan trọngnhất quyết định thu nhập từ chứng khoán, vì các yếu tố này có tác động đến dòngtiềntrongtươnglaicủaxãhội.
Ngoài ra, giá cổ phiếu cũng phản ánh hiệu quả hoạt động của một công ty.Nói cách khác, quyết định mua cổ phiếu của bất kỳ công ty nào của các nhà đầu tưtrên thị trường chứng khoán phụ thuộc vào cách họ nhìn nhận hoạt động của công tyđó thông qua các chỉ số hoạt động cũng như năng lực hoặc sức khỏe của chính côngty đó Do đó, giá cổ phiếu cũng chịu ảnh hưởng bởi thông tin kế toán được trình bàytrên báo cáo tài chính Một trong những nghiên cứu đầu tiên đã được thực hiện bởiBall & Brown (1968) trên thị trường chứng khoán New York cho thấy lợi nhuậnđược công bố trên báo cáo tài chính có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu Tại Việt Nam,đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa thông tin kế toán và giá chứng khoánnhư Dung (2010), Hai và cộng sự (2015) và Nguyễn Thị Khánh Phương (2016), tuynhiên các nghiên cứu này đều sử dụng các biến độc lập khác nhau và chủ yếu xemxét đến tác động của giá trị sổ sách trênmỗic ổ p h i ế u , t h u n h ậ p t r ê n m ỗ i c ổ p h i ế u lên giá cổ phiếu Tuy nhiên, thông tin kế toán trên báo cáo tài chính cũng chứa đựngnhững thông tin quan trọng như khả năng sinh lời, cơ cấu vốn, quy mô của doanhnghiệp, hệ số thanh toán hiện hành, vòng quay các khoản phải thu có thể ảnh hưởngđếngiácổphiếu(Hung,2018).
Tóm lại, các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu có thể được nhìn nhận từgóc độ kinh tế vĩ mô và vi mô Trong đó, các nhân tố kinh tế vĩ mô bao gồm chínhtrị, điều kiện kinh tế chung – nghĩa là nền kinh tế đang hoạt động như thế nào,cácquyđịnhcủachínhphủ, Sauđó,cóthểcócácnhântốkhácnhưđiềukiệncung và cầu có thể bị ảnh hưởng bởi hoạt động của công ty và tất nhiên, hiệu quả hoạtđộng của công ty đối với ngành và các công ty khác trong ngành Như vậy, thôngqua việc nghiên cứu các nhân tố đó, các nhà đầu tư sẽ đưa ra được các dự báo vềdiễn biến giá chứng khoán trong tương lai, từ đó có thể xây dựng được các chiếnlượcđầutư cụthểtrongtừnggiaiđoạn.
Tính đến nay, đã có rất nhiều các nghiên cứu trên thế giới xem xét về cácnhân tốảnhhưởngđến giácủa cáccổphiếu trênt h ị t r ư ờ n g c h ứ n g k h o á n T u y nhiên, các nghiên cứu ở Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế vì hầu hết các nghiên cứutrước chỉ tập trung sử dụng dữ liệu của toàn bộ thị trường chứng khoán mà khôngxem xét cụ thể đến từng lĩnh vực hoạt động cụ thể, do tùy vào đặc thù của từngngành nghề mà các nhân tố cũng có sự tác động khác nhau Như vậy, các kết quảnghiêncứuấychỉcóthểmangtínhđạidiệnchotoànbộthịtrường,nênkhôngthểs ửdụngchungchotoànbộcáclĩnhvựctrongnềnkinhtế. Đối với Việt Nam, năng lượng đóng một vai trò quan trọng trong quá trìnhcông nghiệp hóa, hiện đại hóa Chính phủ đã nỗ lực đảm bảo an ninh năng lượngquốc gia và cung cấpđ ủ n ă n g l ư ợ n g c h o p h á t t r i ể n k i n h t ế - x ã h ộ i N h u c ầ u s ử dụng năng lượng của Việt Nam đang tăng nhanh, đặc biệt là lĩnh vực dầu khí cầnvốn đầu tư lớn, nếu chỉ sử dụng vốn ngân sách Nhà nước thì không thể đáp ứngđược Thị trường chứng khoán là kênh huy động vốn quan trọng có thể giúp cáccông ty Dầu khí huy động vốn để đầu tư vào các dự án lớn, nhưng mức độ hấp dẫncủa cổ phiếu các công ty thuộc nhóm ngành này có thu hút được các nhà đầu tư?Trong những năm gần đây, mặc cho diễn biến phức tạp của dịch bệnh COVID – 19,nền kinh tế Việt Nam luôn đạt được con số tăng trưởng đáng khích lệ, trong khi cácnước khác trong khu vực có mức tăng trưởng kinh tế không mấy khả quan Đâyđược xem là một trong những điều kiện thuận lợi giúp Việt Nam có thể đạt đượcmục tiêu đến năm 2030 trở thành nước công nghiệp theo hướng hiện đại hóa, trongđó ngành Dầu khí đang là một trong những trụ cột phát triển kinh tế của Việt Nam,đóng vai trò vừa là nguồn cung cấp các nguồn năng lượng vừa là nhân tố không thểthiếucho sựtăngtrưởng kinhtếcủamột quốcgia, nóđóng gópchủyếu vào anninh năng lượng, xuất khẩu, thu nhập nước ngoài và ngân sách quốc gia, thúc đẩy côngnghiệp hóa, hiện đại hóa xã hội nói chung Do đó, lĩnh vực này đã có thể giúp nềnkinh tế Việt Nam giảm bớt tình trạng hỗn loạn và kém hiệu quả trong hoạt động,giúp Việt Nam có mặt trong danh sách các nước có thu nhập trung bình Hơn nữa,cáchoạtđộngthượngnguồncủangànhcủngcốchủquyềnquốcgia.Quađó ,vớibài nghiên cứu này tác giả đã lựa chọn cổ phiếu ngành Dầu khí là vấn đề cần đượcphântíchvànhậnxét.
Xuất phát từ lý thuyết và thực tiễn trên, tác giả quyết định lựa chọn đề tài:“CÁC NHÂN TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN GIÁ CỔ PHIẾU CỦA CÁC CÔNG
VIỆT NAM” làm nội dung cho khóa luận tốt nghiệp của mình Kết quả của nghiêncứu sẽ bổ sung những bằng chứng thực nghiệm về các nhân tố có khả năng ảnhhưởng đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí trong điều kiện thị trường chứng khoán mớinổivàgópphầngiúpcácnhàđầutưcónhữnghànhviđầutưhợplýhơn.Đâylà yếu tố quan trọng giúp thị trường chứng khoán Việt Nam phát triển một cách ổnđịnh và bền vững hơn Nghiên cứu cũng nhằm mục đích nâng cao nhận thức của cácnhà đầu tư hiện tại và tiềm năng để xem xét cácy ế u t ố n à y t r ư ớ c k h i g i a o d ị c h v à rót vốn vào thị trường chứng khoán để tránh bị thiệt hại không mong muốn bởi sựbiến động của các nhân tố này Thêm vào đó, kết quả nghiên cứu còn có thể đượcdùngđểđịnhhướngthiếtkếchocácnhàđầutưtàichínhtrongcôngtácxúcti ến,thu hút đầu tư một cách khoa học và làm cơ sở đề xuất cho các nghiên cứu khoa họcmangtínhtươngđươngtronglĩnh vực tài chính.
Mụctiêu nghiêncứu
Mụctiêu nghiêncứutổngquát
Bài khóa luận tốt nghiệp được thực hiện với mục đích phân tích các nhân tốảnh hưởng đến giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầu khí được niêm yết trên thịtrườngchứngkhoánViệtNam.
Mụctiêu nghiêncứucụthể
Thứba,từkếtquảnghiêncứu,tácgiảđưaramộtsốkhuyếnnghịđốivớicác nhà đầutư cóthểthamkhảovàracácquyếtđịnhđầutư hiệuquả.
Câuhỏinghiêncứu
Câuhỏi1:Nhâ nt ố n à o tác đ ộ n g đến giá cổ p h i ế u củ acác cô n g t y ngànhDầu khíniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNam?
Câuhỏi3:Khuyếnnghịnàođượcđưarachocácnhàđầutưđểcóthểthamkhảovàracá cquyếtđịnhđầutư hiệu quả?
Đốitƣợngvàphạmvinghiêncứu
Đốitƣợng
Các nhân tố tác động đến giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầu khí niêmyết trênthịtrườngchứngkhoánViệtNam.
Phạmvinghiêncứu
Về không gian:39 doanh nghiệp Dầu khí được niêm yết trên thịtrườngchứngkhoánViệtNam.
Về thời gian:Thời gian thu nhập dữ liệu theo tuần suất quý, từ quý3/2017đếnquý1/2022.
Phươngphápnghiêncứu
Phươngphápthuthậpdữliệunghiêncứu
Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên dữ liệu thứ cấp được thu thập trêncác báo cáo tài chính của 39 công ty niêm yết thuộc nhóm ngành Dầu khí trên thịtrường chứng khoán Việt Nam, ứng với các sàn: HOSE, HNX và UPCOM trong19quý(giaiđoạnquý3/2017đếnquý1/2022)vàtừcácwebsitechínhthống.Việcxác địnhmẫu trong bàinghiên cứu này dựa trênphương phápl ấ y m ẫ u c ó c h ủ đ í c h , trongđómẫucủacông tyđượcchọn dựatrêncáctiêuchínhấtđịnhnhưsau:
Các doanh nghiệp được lựa chọn theo chuỗi giá trị ngành Dầu khí tạiViệt Nam ở cả 3 khâu chính, cụ thể: (1) Thượng nguồn (tìm kiếm,thăm dò và khai khai thác dầu khí), (2) Trung nguồn (xử lý khí tựnhiên, vận tải dầu khí), và (3) Hạ nguồn (lọc hóa dầu, phân phối xăngdầu và khí thấp áp) để có thể xem xét một cách toàn diện hơn về cácảnhhưởngđếngiácổphiếucủanhómngànhnày.
Các doanh nghiệp này được niêm yết liên tục ở cả ba sàn giao dịchchứng khoán tại Việt Nam, bao gồm: Sở Giao dịch Chứng khoánThành phố Hồ Chí Minh (HOSE), Sở Giao dịch Chứng khoán
Hà Nội(HNX) và Thị trườngc ô n g t y đ ạ i c h ú n g c h ư a n i ê m y ế t ( U P C O M ) ; đặc biệt, không xảy ra những trường hợp như doanh nghiệp bị hủyniêm yết hay chuyển sang sàn giao dịch khác nhằm tránh làm khuyếtđithôngtingiaodịchvàgiácổphiếutrongngày.
Cung cấp đầy đủ và minh bạch các thông tin cần thiết về báo cáo tàichính trong suốt giai đoạn mà tác giả lựa chọn phục vụ cho mục đíchnghiêncứu.
Qua đó, sau khi đã tổng hợp, xem xét và sàng lọc, tác giả đã xây dựng đượcbộ dữ liệu mẫu gồm 39 mã cổ phiếu thuộc nhóm ngành Dầu khí đáp ứng đủ các tiêuchíđãđềra.Danhsáchcácmãcổphiếuđược chọnsẽđượchiểnthịtạiPhụlục1.
Ngoài ra, các dữ liệu vĩ mô như Tỷ giá USD/VND, Lạm phát, Khối lượnggiao dịch và Tổng sảnphẩm quốc nội đượclấy từ nguồn số liệu chính thống củaQuỹtiềntệquốctế(IMF),TổngCụcthốngkêvàtừwebsitehttps://finance.vietstock.vn/ Đối với dữ liệu giá dầu thô thế giới WTI (West TexasIntermediate) sẽ được thu thập thông qua Ngân hàng dự trữ liên bang Hoa kỳ St.Louis (Fred St Louis).Tương tự, số liệu về Quy mô doanh nghiệp, EPS, ROA, D/Ecủa từng công ty cũng được thu thập hàng quý trên cơ sở báo cáo tài chính của cáccôngtyđượccôngbố.
Phươngphápnghiêncứu
Tác giả sửdụng phương pháp tiếp cận địnhl ư ợ n g l à p h ư ơ n g p h á p n g h i ê n cứu xuyên suốt trong quá trình thực hiện viết nội dung đề tài Sử dụng dữ liệu bảng(Panel data), bài nghiên cứu tiến hành hồi quy hai mô hình: Mô hình tác động cốđịnh (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm kiểm tra các biến và xácđịnh các kết quả nghiên cứu Kiểm định Hausman sẽ được tác giả sử dụng để lựachọn mô hình FEM hay mô hình REM là phù hợp cho hồi quy dữ liệu mẫu Bêncạnh đó, bài nghiên cứu còn thực hiện kiểm tra các vi phạm về giả thiết của mô hìnhhồi quy cổ điển là đa cộng tuyến, phương sai sai số thay đổi và tự tương quan.Phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) đã được sử dụng đểkhắc phục các vi phạm về phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Ngoài ra,nghiên cứu còn được hỗ trợ chạy số liệu và hồi quy mô hình bởi phần mềm Stata14.0, cùng với phần mềm Excel thống kê dữ liệu bảng và phần mềm Word đượcdùngđểtrìnhbàynộidung củabàinghiêncứu.
Đónggópcủanghiên cứu
Việc nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng giá cổ phiếu ngành Dầu khí niêm yếttrênthịtrườngchứngkhoánViệt Nammanglạinhữngđóng gópsau:
Thông qua thời gian nghiên cứu được cập nhật hơn để phù hợp với diễn biếnthực tiễn của thị trường chứng khoán Việt Nam, nghiên cứu đã góp phần cung cấpbằng chứng thực nghiệm cập nhật về tác động của các nhân tố đến giá cổ phiếu chocác nhà đầu tư Đồng thời, nghiên cứu này cũng đã chỉ ra được các nhân tố ảnhhưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó lên giá cổ phiếu ngành Dầu khíniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNam.
Nghiên cứuđề xuấtmột số khuyếnnghị từkết quản g h i ê n c ứ u n h ằ m g i ú p các nhà đầu tư cổ phiếu chủ động hơn trong quyết định đầu tư của mình: Thứ nhất,đặc trưng và rủi ro tiềm ẩn có trong mỗi ngành nghề là khác nhau, nên ảnh hưởngcủa nền kinh tế lên mỗi ngành nghề cũng khác nhau Do vậy, để có thể xây dựngdanh mục đầu tư phù hợp với mọi điều kiện của nền kinh tế, trước tiên các nhà đầutưnênchủđộngtìmhiểuđặcđiểmriêngcủatừngngànhnghềcụthểđểcóthểdự đoán được những rủi ro có thể xảy ra Thứ hai, các nhà đầu tư cần chú ý đến giá dầuvì khi yếu tố này có xu hướng tăng về mặt giá trị, nó sẽ thúc đẩy lợi nhuận cho cácdoanh nghiệp Dầu khí, giúp các doanh nghiệp này hoạt động hiệu quả hơn Từ đó,các nhà đầu tư sẽ hưởng lợi nhiều hơn từ hoạt động trả cổ tức và lợi nhuận thu do sựchênhl ệ c h g i á c ổ p h i ế u T h ứ b a , k h ố i l ư ợ n g g i a o d ị c h c ũ n g l à m ộ t t r o n g n h ữ n g nhân tố quan trọng giúp các nhà đầu tư có thể hiểu được xu hướng di chuyển về giácủa một cổ phiếu cụ thể.Cuối cùng, các nhà đầu tư nên trang bị và học hỏi thêm cáckiến thức về kế toán cơ bản, khả năng đọc hiểu báo cáo tài chính và tăng cường kỹnăng phân tích tài chính doanh nghiệp để có thể lựa chọn đúng cổ phiếu cũng nhưlựachọnđược nhữngthờiđiểmphùhợpchoviệcmuahoặc báncổ phiếuđó.
Kếtcấucủabàinghiêncứu
Kết cấu của bài nghiên cứu gồm 5 chương và được trình bày theot r ì n h t ự nhưsau:
Chương 1m ở đ ầ u b ằ n g c á c h g i ớ i t h i ệ u t ổ n g q u á t c á c v ấ n đ ề l i ê n q u a n đ ế n nội dung của bài nghiên cứu, nhằm giúp độc giả có cái nhìn tổng quan hơn về đề tàinghiêncứu.Theođó,trongchươngnày,tácgiảtrìnhbàycácnộidung,baogồ m:
(1) Lý do lựa chọn đề tài, (2) Mục tiêu nghiên cứu, (3) Câu hỏi nghiên cứu, (4) Đốitượng và phạm vi nghiên cứu, (5) Phương pháp nghiên cứu, (6) Đóng góp củanghiêncứuvàcuốicùnglà(7)Kếtcấucủabàinghiêncứu.
Chương2.Cơsởlýthuyếtvàtổngquancácnghiêncứutrước Đầutiên,trongchươngnàytácgiảtrìnhbàykháiquátvề(1)giácổphiếuvà
(2) ngànhDầukhí.Sauđó,tácgiảtiếptụcđưaracáccơsởlýthuyếtbaogồm(1)Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên, (2) Lý thuyết thị trường hiệu quả, (3) Lý thuyết địnhgiá chênh lệch giá, (4) Phân tích cơ bản và phân tích kỹ thuật; cùng với đó là khảolược các nghiên cứu trước có liên quan đến vấn đề đang được thực hiện nghiên cứucả trên thế giới và tại Việt Nam.Trên cơ sở đó, tác giả tiến hành chọn lọc và kế thừacác nhân tố có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu để xây dựng mô hình nghiên cứu của đềtài.
Chương 3 trình bày cụ thể phương pháp nghiên cứu được sử dụng xuyên suốttrong quá trình thực hiện đề tài theo trình tự các bước như sau: (1) Đề xuất mô hìnhnghiên cứu dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm đã được tổng hợp Tại đây, sau khiđã có sự chọn lọc và kế thừa, tác giả lựa chọn các nhân tố kinh tế vĩ mô như Tốc độtăng trưởng kinh tế (GDP), Giá dầu thế giới( G I A D A U ) , L ạ m p h á t ( L A M P H A T ) , Tỷ giá USD/VND (TYGIA), Khối lượng giao dịch (VOL), cùng với các nhân tố vimôn h ư Q u y m ô d o a n h n g h i ệ p ( S I Z E ) , T h u n h ậ p t r ê n m ỗ i c ổ p h i ế u ( E P
S ) , K h ả năng sinh lời (ROA) và Cấu trúc tài chính (D/E) làm biến độc lập cho mô hìnhnghiên cứu; (2) Xác định phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu để xây dựng bộmẫu dữ liệu phù hợp phục vụ cho quá trình nghiên cứu; (3) Đưa ra các giả thuyếtnghiên cứu; và (4) Lựa chọn phương pháp xử lý dữ liệu phù hợp nhằm đánh giá vàđo lường được mức độ tác động của các biến ảnh hưởng có trong mô hình hồi quyđược đề xuất Cuối cùng, tác giả đúc kết nội dung cốt lõi của chương 3 bằng cáchđưaratómtắt, từđólàmcơsở đểtriểnkhainộidungchochương4.
Nội dung chương 4 trình bày các kết quả thu được sau khi thực hiện hồi quymôhìnhnghiêncứu,cùngvớiđólàphântíchđịnhlượngmức độảnhhưởng củacác nhân tố tác động đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí được niêm yết tại thị trườngchứng khoán Việt Nam Kết quả phân tích dữ liệu sẽ được tác giả đưa ra thảo luận,đốichiếuvàsosánhvớicácgiảthuyếtnghiêncứumàtácgiảđãđặtravàvớicác kếtquảtừnhữngnghiêncứuthựcnghiệm trướccóliênquankhác.
Trong chương 5, dựa trên nội dung cơ sở của chương 4, tác giả tiến hành kếtluận và đưa ra một số đề xuất kiến nghị cho các nhà đầu tư dựa trên các kết quả hồiquy thu được Cuối cùng, để kết thúc bài nghiên cứu, tác giả trình bày các hạn chếmà đề tài gặp phải chưa được giải quyết và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo chocácđềtàimớitrongtươnglai.
Dựa vào quyền lợi của cổ đông, cổ phiếu được chia thành hai loại là cổ phiếuphổ thông và cổ phiếu ưu đãi Trong bài nghiên cứu này, tác giả chỉ đề cập đến cổphiếuphổthông.
Trên thế giới, cổ phiếu phổ thông lần đầu được xuất hiện vào năm 1602 bởicông ty đa quốc gia đầu tiên trên thế giới là Công ty liên hiệp Đông Ấn Hà Lan(Dutch East India Company hoặc Vereenigde Oostindische Compagnie theo tiếngHàLan–VOC)vàđượcgiớithiệutrênSởgiaodịchchứngkhoánAmsterdam.
Tại Việt Nam, khái niệm cổ phiếu gắn liền với khái niệm của công ty cổphần Theo Luật Doanh nghiệp 2020, công ty cổ phần là doanh nghiệp có vốn điềulệ được chia thành nhiều phần bằng nhau gọi là cổ phần Cổ đông là người nắm giữcổ phần, trong đó có thể là các cá nhân hay tổ chức Giấy xác nhận quyền sở hữu cổphần của cổ đông được gọi là cổ phiếu Như vậy, cổ phiếu là một chứng khoán vốnđại diện cho quyền sở hữu một phần nhỏ của cổ đông đó đối với công ty phát hànhvà quyền sở hữu được xác định bằng số lượng cổ phiếu mà cổ đông đang sở hữu sovới số lượng cổ phiếu đang lưu hành Điều này cho phép chủ sở hữu cổ phiếu đượchưởngmộttỷ lệ tài sản và lợinhuận của công ty tươngđ ư ơ n g v ớ i l ư ợ n g c ổ p h i ế u mà họ sở hữu Cổ phiếu được mua và bán chủ yếu trên các sàn giao dịch chứngkhoán (mặc dù cũng có thể được có chào bán riêng lẻ) và là nền tảng của hầu hếtmọidanhmục đầutư của cácnhàđầutư cánhân.
Cổ phiếu phổ thông hay còn gọi là cổ phiếu thường, được sở hữu bởi các cổđông thường Đây là loại cổ phiếu phổ biến được phát hành rộng rãi Các cổ đôngthường có thể tham gia vào quá trình quản lý và kiểm soát doanh nghiệp thông quaquyền bỏ phiếu biểu quyết Tuy nhiên, cổ đông thường không được ưu tiên nhận cổtức, mà chỉ được nhận khi công ty đã hoàn trả hết các khoản nợ và sau khi đã trả cổtứcchocáccổđôngsởhữucổphiếuưuđãinếucó.Bêncạnhđó,côngtypháthành sẽ không cam kết mức trả cổ tức cụ thể cho các cổ đông phổ thông nên mức cổ tứcsẽphụthuộcvàokếtquảhoạtđộngkinh doanhvàchínhsáchcổtứccủacôngty.
Ngoài ra, giá của một cổ phiếu còn được chia ra thành 4h ì n h t h ứ c g i á t r ị khácnhau,baogồm:
Mệnh giálà giá trị được ghi trên giấy chứng chỉ cổ phiếu Đây là giá trị màcông ty cổ phần định ra thể hiện giá trị tối thiểu của một cổ phiếu, được xem là hìnhthức để đáp ứng các yêu cầu bắt buộc theo quy định của Luật chứng khoán hiệnhành, đồng thời cũng thường được dùng để ghi sổ sách kế toán của công ty. Ngoàira,mệnhgiácònđượcgọilàgiátrịdanhnghĩa,bởigiátrịthựctếcủacổphiếuc óthể cao hoặc thấp hơn mệnh giá, tùy thuộc vào hoạt động của công ty và nhiều yếutố khác Mệnh giá cổ phiếu không có giá trị đối với các nhà đầu tư mua cổ phiếu đótrên thị trường thứ cấp, nó chỉ có ý nghĩa quan trọng vào thời điểm công ty chào báncổ phiếu ra công chúng nhằm huy động vốn Bên cạnh đó, ở một số nước khác, luậtpháp của họ cho phép các công ty cổ phần phát hành cổ phiếu phổ thông không cómệnhgiá.
Giá trị sổ sách (hoặc giá trị ghi sổ - BV)theo định nghĩa của Bodie & ctg.
(2014)l à g i á t r ị đ ư ợ c x á c đ ị n h d ự a t r ê n g i á t r ị l ị c h s ử c ủ a t à i s ả n v à n ợ , c ó t h ể không phản ánh giá trị hiện tại của cổ phiếu Nói cách khác, giá trị sổ sách của cổphiếu là số tiền sẽ được trả cho các cổ đông nếu công ty thanh lý và thanh toán hếtcác khoản nợ phải trả Do đó, giá trị ghi sổ của một cổ phiếu được xác định là phầnchênh lệch giữa tổng tài sản và tổng nợ phải trả bao gồm cả giá trị của cổ phiếu ưuđãi nếu có, chia cho tổng số cổ phiếu thường đang lưu hành Cụ thể, công thức tínhgiátrịsổsáchcủacổphiếuphổthôngđượcthểhiệnnhưsau:
BV= Tong tài sǎ̌n −(Tong nợphǎ̌itrǎ̌ +Giátrcophieuưu ãi đãi (neucó))
Giá trị sổ sách cũng được ghi nhận là vốn chủ sở hữu của cổ đông Yêu cầuvề giá trị sổ sách nảy sinh trong quá trình hạch toán khi áp dụng Nguyên tắc kế toánđược chấp nhận chung (Generally Accepted Accounting Principles – GAAP) để lậpbáo cáo tài chính Theo nguyên tắc này, các tài sản hữu hình được liệt kê trên bảngcânđốikếtoáncủadoanhnghiệpchỉcóthểđượctrìnhbàytheogiátrịghisổ.Điều này đôi khi đã tạo ra một số khó khăn đáng kể cho các doanh nghiệp có tài sản hữuhình được định giá cao nhưng những tài sản này lại không thể được định giá lại vàthêmvàogiátrịchungcủa doanh nghiệpđó.
Giá trịnội tạilàgiátrị thực củacổ phiếuở thờiđiểm hiệnt ạ i , đ ư ợ c t í n h toán căn cứ vào cổ tức, triển vọng phát triển của công ty và lãi suất thị trường.Buffett(1996)chorằnggiátrịnộitạilàmộtkhái niệmquantrọngcungcấp cáchtiếpcậnhợplýduynhấtđểđánhgiámứcđộhấpdẫntươngđốicủacáckhoảnđầutư và doanh nghiệp Nói cách khác,m ụ c đ í c h c ủ a v i ệ c x á c đ ị n h g i á t r ị n ộ i t ạ i l à cungcấpchochủsởhữu,ngườimuatiềmnăngvàcácbênliênquankhácgiát rịgần đúng của một cổ phiếu Trong tài chính, giá trị nội tại đề cập đến giá trị thực tếcủa cổ phiếu được xác định thông qua phân tích cơ bản mà không tham chiếu đếngiátrịthịtrườngcủanó.Nhữngngườiủnghộphântíchcơbảntinrằnggiátrịnộitạ i có thể được tính toán cho mọi chứng khoán (Kiranga, 2013) Hiện nay, các nhàđầutưđềuxemgiátrịnộitạicủacổphiếuchínhlàhiệngiá(presentvalue)củatấtcả các thu nhập thu được từ cổ phiếu đó trong tương lai theo một lãi suất chiết khấu.Lãi suất chiết khấu này chính là tỉ suất sinh lợi kỳ vọng của mỗi nhà đầu tư Do vậy,trước khi thực hiện quyền sở hữu đối với bất kỳ cổ phiếu nào, các nhà đầu tư sẽ sửdụng các phương pháp tính giá trị nội tại để xác định xem một cổ phiếu được địnhgiá quá cao hay bị định giá thấp hơn trên thị trường, từ đó so sánh giá trị nội tại vàgiá thị trường của cổ phiếu nhằm có thể đưa ra các quyết định đầu tư phù hợp Tuynhiên, việc tính toán giá trị nội tại không đơn giản như vậy, bởi như định nghĩa đãđược đề cập, giá trị nội tại là một ước tính chứ không phải là một con số được đolường chính xác, nó sẽ phải được thay đổi nếu lãi suất thay đổi hoặc dự báo về dòngtiền trong tương lai được sửa đổi Như vậy, mỗi nhà đầu tư với những dự đoán, giảđịnhvànhững kỳvọngkhácnhausẽchoranhữnggiátrịnộitạikhácnhau.
Giá trị thị trườnghay còn gọi là thị giá cổ phiếu, là giá giao dịch tại mộtthờiđiểmnhấtđịnh.Thịgiácổphiếuphảnánhkỳvọngcủanhàđầutưvềcácyếutố thu nhập, dòng tiền và mức sinh lời mà nhà đầu tư yêu cầu, những yếu tố nàycũngbịảnhhưởngbởihoạtđộng kinhtếvĩmô.Giácổphiếu cũngcó thểđượcđịnh nghĩa là giá được hình thành từ sự tương tác giữa người bán và người mua cổ phiếuđược thúc đẩy bởi sựkỳ vọng của họ về lợin h u ậ n c ủ a c ô n g t y , n ó i c á c h k h á c t h ì đây mức giá do quan hệ cung cầu trên thị trường quyết định. Giá cổ phiếu cao là kếtquả của việc công ty đó hoạt động kinh doanh tốt, và có thể tạo ra tỷ suất lợi nhuậncao hơn trên vốn đầu tư của các nhà đầu tư; điều này sẽ thu hút sự chú ý của các nhàđầu tư trong việc tăng nhu cầu mua cổ phiếu Thị giá cổ phiếu thay đổi trên thịtrườngchứngkhoánhàngngày.
Giá trị thị trường còn được biết đến là giá mở cửa và giá đóng cửa được giaodịch trên sàn giao dịch chứng khoán, trong đó giá đóng cửa là giá thực hiện tại lầnkhớp lệnh cuối cùng trong ngày giao dịch hay là giá do người bán yêu cầu hoặc giágiao dịch cuối cùng trong một khoảng thời gian (Endri, 2016), và giá mở cửa là giáđóngcửa củaphiêngiaodịchhômtrước.
Kháiquátvềngành dầukhí
Luật dầu khí 1993 được ra đời trong bối cảnh Chính phủ nước CHXHCNViệt Nam “mong muốn bảo vệ, khai thác và sử dụng có hiệu quả nguồn tài nguyêndầu khí nhằm phát triển kinh tế quốc dân, mở rộng hợp tác với nước ngoài” (Luậtdầu khí, 1993) Trải qua 2 lần sửa đổi sửa đổi vào năm 2000 và 2008, khái niệm vềDầu khí đã được định nghĩa lại như sau: Dầu khí gồm (1) dầu thô; (2) khí thiênnhiênvàhydrocarbonởthểkhí,lỏng,rắnhoặcnửarắntrongtrạngtháitựnhiên;và
(3) khí than, sulphur và các chất tương tự khác kèm theo hydrocarbon; tuy nhiênthan, đá phiến sét, bitum hoặc các khoáng sản khác có thể chiết xuất được dầu lạikhông được gọi là dầu khí Ngoài ra, Luật Dầu khí sửa đổi 2008 cũng phân loại dầuthô và khí thiên nhiên và định nghĩa chúng như sau: (1) “Dầu thô là hydrocarbon ởthể lỏng trong trạng thái tự nhiên, asphalt, ozokerite và hydrocarbon lỏng thu đượctừ khí thiên nhiên bằng phương pháp ngưng tụ hoặc chiết xuất”; (2)
“khí thiên nhiênlà toàn bộ hydrocarbon ở thể khí, khai thác từ giếng khoan, bao gồm cả khí ẩm, khíkhô, khí đầu giếng khoan và khí còn lại sau khi chiết xuất hydrocarbon lỏng từ khíẩm”.
Việcs ả n x u ấ t d ầ u v à k h í đ ố t t ự n h i ê n t h ư ờ n g đ i đ ô i v ớ i n h a u v ì c ả h a i thườngđ ư ợ c t ì m t h ấ y cù n g n h a u t r o n g t ự n h i ê n N g à n h c ô n g n g h i ệ p n à y t h ư ờ n g đượcchiathànhbalĩnhvựchoạtđộngchính:(1)Thượngnguồn,
Khuvựcthượngnguồn:Cònđượcgọilàthămdòvàsảnxuất(Exploration and Production – E&P), nghĩa là các công ty hoạt độngtại phân khúc này phải kết hợp việc thăm dò, khai thác dầu thô và trữlượng khí đốt tự nhiên, bao gồm tìm kiếm các hồ chứa tiềm năng,khoan các giếng thăm dò và phát triển các cơ sở xung quanh nhữnggiếng sản xuất lượng hydrocacbon thươngm ạ i Đ â y c ũ n g l à p h â n đoạncórủirocaonhấtcủa ngành.
Khuvựctrungnguồn:Tậptrungvàovậnchuyển,baogồm:vậnchuyển qua đường ống, vận chuyển hàng hải, đường sắt và đường bộ;cùng vớiđólà xửlý,lưu trữnhữngnguyên liệu thô thuđ ư ợ c t ừ thượng nguồn và xuất khẩu dầu, khí tự nhiên và các sản phẩm dầu mỏtinhchế.
Khu vực hạ nguồn: Nơi dầu và khí tự nhiên được tinh chế thành cácsản phẩm như xăng, dầu diesel, nhiên liệu máy bay,… Sau đó, các sảnphẩmnàysẽđượcphânphốivàbánchokháchhàngcuốicùng.
Ngành dầu khí Việt Nam chịu sựquản lý trực tiếp của Tập đoànD ầ u k h í Việt Nam (PVN) và sự giám sát của Bộ Công Thương Tập đoàn Dầu khí Việt Nam(còn được gọi là PetroVietnam hoặc PV), công ty độc quyền dầu khí quốc gia do BộCông nghiệp Việt Nam thay mặt chính phủ Việt Nam giám sát, được trao quyềnquyết định về chiến lược, kế hoạch và chính sách phát triển trong ngành, bao gồmhợp tác với các đơn vị nước ngoài, ký kết các hợp đồng dầu khí cũng như thực hiện,theod õ i , ki ểm trav à gi ám sátcá c h oạ t độ ng dầu kh í.
Mọi ho ạt độ ng thă m dòvà khai thác dầu khí của các pháp nhân nước ngoài tại Việt Nam đều thuộc dự án hợptác với PV Bêncạnhđó, nhà sản xuấtdầulớn nhấtV i ệ t N a m l à
V i e t s o v p e t r o (VSP), đây là một liên doanh giữa PetroVietnam vàZarubezhneft của Nga VSPkhai thác mỏ dầu lớn nhất Việt Nam – Bạch Hổ Các đối tác nước ngoài khác baogồmConocoPhillips,BP,PetronasvàTalismanEnergy.
Cơsởlýthuyếtvềsựtácđộngcủacác nhân tốđếngiácổphiếu
Lýthuyếtbướcđingẫunhiên(Randomwalkhypothesis): Được xem là một trong các lý thuyết đầu tư kinh điển nhất trên thị trườngchứng khoán, lần đầu được đưa ra vào năm 1953 bởi Maurice Kendall, sau
20 năm,tức là vào năm 1973, Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên đã được Burton G. Malkiel pháttriển thêm và nó đã trở nên phổ biến và được chú ý hơn Lý thuyết bước đi ngẫunhiên khẳng định rằng chuyển động giá không tuân theo bất kỳ hình mẫu hoặc xuhướng nào; do đó, biến động giá trong quá khứ không thể được sử dụng để dự đoánbiếnđộnggiá trongtươnglai.
“Ngẫu nhiên” là xu hướng của các sự kiện, sự vận động của một đối tượngxảy ra một cách tự phát, không thể lường trước được “Bước đi ngẫu nhiên”, theophát biểu của Malkiel (2003, trang 59), “là một thuật ngữ được sử dụng rộng rãitrongtàiliệutàichínhđểmôtảmộtchuỗigiámàtrongđótấtcảcácthayđổigiátiế p theo thể hiện sự khác biệt ngẫu nhiên so với giá trước đó” Lý thuyết bước đingẫu nhiên còn được gọi là dạng yếu của Lý thuyết thị trường hiệu quả, nó nói rằnggiá thị trường hiện tại phản ánh tất cả thông tin có trong hồ sơ về giá trong quá khứ.Do vậy mà ý tưởng đằng sau của mô hình bước đi ngẫu nhiên gợi ý rằng, tất cảthông tin hiện có trên thị trường sẽ được phản ánh ngay lập tức trong giá cả, sao chotin tức của ngày hôm nay chỉ ảnh hưởng đến giá của ngày hôm nay Tin tức, theođịnhn g h ĩ a l à k h ô n g t h ể đ o á n t r ư ớ c , d o đ ó l à m c h o g i á t h a y đ ổi k h ô n g t h ể đ o á n trước và ngẫu nhiên Vì vậy, hàm ý rộng rãi của Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên làngay cảmột nhà đầu tư thiếu hiểu biết khimuam ộ t d a n h m ụ c đ ầ u t ư đ a d ạ n g h ọ vẫn sẽ nhận được tỷ suất sinh lợi trung bình tốt tương tự như tỷ suất lợi nhuận màmộtchuyêngia phântíchvàđầutưđạtđược.
Sự tồn tại của Giả thuyết bước đi ngẫu nhiên có nghĩa là không có quy luậthoặcmôhìnhnàovềgiáchứngkhoánlặplạitheothờigianđểdựđoángiácổphiếu trong tương lai so với giá quá khứ Như vậy, mỗi lần thay đổi giá xảy ra trên thịtrường đều độc lập với những lần thay đổi giá trước đó Do những tính độc lập này,biến động giá được cho là hành động ngẫu nhiên Các thông tin mới trên thị trường(có thể là các thông tin vĩ mô hay vi mô) chính là yếu tố khiến giá cổ phiếu khôngthể dự đoán được vì luôn có những rủi ro tăng thêm, do mỗi ngày đều có thêm rấtnhiều thông tin mới, và đó là những rủi ro không thể biết trước Do đó, việc nghiềnngẫm các báo cáo hàng năm hoặc các dữ liệu được công bố khác sẽ không có ích lợigì vì giá thị trường điều chỉnh ngay lập tức theo bất kỳ loại tin tức nào do các báocáo hoặc dữ liệu đó mang lại Như vậy, đối với lý thuyết này, thật lãng phí thời giannếu các nhà đầu tư sử dụng các phương pháp phân tích đầu tư chuyên nghiệp nhưcác phân tích cơ bản hay phân tích kỹ thuật và cả những phân tích khác để theo dõixu hướng giá Bởi dựa trên phân tích kỹ thuật, thông thường các nhà đầu tư chỉ tiếnhành giao dịch chứng khoán sau khi các xu hướng đã hình thành, tiếp tục phát triểnđến một giai đoạn nào đó Tương tự, do sự yếu kém trong việc thu thập tin tức hoặccó cái nhìn sai lệch về thông tin mà phân tích cơ bản cho ra các kết quả không đángtin cậy Tóm lại, hàm ý của Lý thuyết bước đi ngẫu nhiên là các nhà đầu tư khôngthể đánh bại thị trường nếu không có nguồn thông tin minh bạch và chính xác Tuynhiên, ngày nay việc tiếp cận thông tin đã trở nên dễ dàng hơn do sự bùng nổ của kỉnguyên khoa học công nghệ, các thông tin được truyền tải theo nhiều phương tiệnkhác nhau, nhưng với lượng thông tin khổnglồ như vậy, các nhà đầu tư nênc h ọ n lọc các thông tin một cách có khoa học và đúng đắn, cùng với việc định giá chứngkhoánmột cáchhợplý thìđầutưchứngkhoánkhôngcònlàmộttròchơi mayrủi.
Sự ra đời của Lý thuyết hay Giả thuyết thị trường hiệu quả (Efficient MarketHypothesis – EMH) do Fama đưa ra đã góp phần đẩy mạnh thêm cho công cuộc tìmkiếm sự ảnh hưởng của các nhân tố đến giá cổ phiếu của thị trường chứng khoán.Thuật ngữ “thị trường hiệu quả” lần đầu tiên được sử dụng bởi Fama (1970), đã nóirằng:“Vềtrungbình,trongmộtthịtrường hiệuquả,cạnhtranhsẽgâyratácđộngđầy đủ của thông tin mới về giá trị nội tại được phản ánh ngay lập tức vào giá thực tế”.Fama đã định nghĩa một thị trường hiệu quả là “một thị trường mà giá cả luôn phảnánh tất cả các thông tin có sẵn” Thật vậy, việc kiếm lời từ các biến động giá được dựđoán là không thể và rất khó vì giả thuyết này cho rằng yếu tố chính đằng sau sự thayđổi giá là sự xuất hiện của thông tin mới Cổ phiếu luôn giao dịch theo giá trị hợp lýcủa chúng, khiến các nhà đầu tư không thể mua cổ phiếu bị định giá thấp hoặc bán cổphiếuvớigiátăngcao.Tuynhiên,córấtnhiềuloạithông tinkhácnhauảnhhưở ngđến các giá trị của các loại chứng khoán, do vậy mà giả thuyết thị trường hiệu quả đãđược phát biểu dưới ba dạng khác nhau, bao gồm: giả thuyết dạng yếu (weak form),giả thuyết dạng bán mạnh (semi – strong) và giả thuyết dạng mạnh (strong) tùy thuộcvào ý nghĩa của thuật ngữ
“thông tin có sẵn” Thị trường hiệu quả dạng yếu phản ánhtất cả các thông tin quá khứ, có sẵn công khai, trong khi dạng bán mạnh không chỉphản ánh thông tin có sẵn mà còn thay đổi giá ngay lập tức để phản ánh thông tin côngkhai mới Thị trường hiệu quả dạng mạnh phản ánh đầy đủ tất cả thông tin, điều chỉnhngaylậptứcvớithôngtinmớivàthậmchíphảnánhthôngtinẩnhoặcthôngtinnội bộ công ty không được công khai Do vậy, dựa trên lý thuyết này có thể kết luận rằng,nếu thị trường cổ phiếu có dạng hiệu quả mạnh, các thông tin kinh tế vĩ mô sẽ đượcphản ánh hoàn toàn trong giá cổ phiếu ở thời điểm hiện tại, vì thế không thể dùngthông tinvĩmô củahôm nay đểdựđoán xu hướng giá cổphiếut r o n g t ư ơ n g l a i Ngược lại, nếu tính hiệu quả của thị trườngcổ phiếu chưa đạtmứcđộm ạ n h , v ẫ n c ó thể sử dụng các thông tin kinh tế vĩ mô để dự đoán giá Khi tất cả các nhà đầu tư đềulàm như thế thì đến một lúc nào đó, thật sự giá cổ phiếu sẽ hàm chứa thông tin kinh tếvĩ mô ở cùng thời điểm, về lâu dài sẽ là một trong những yếu tố quyết định giá cổphiếu.
Bên cạnh đó, Lý thuyết thị trường hiệu quả còn cho rằng, ảnh hưởng trực tiếpnhất đến giá cổ phiếu là sự thay đổi các yếu tố cơ bản của doanh nghiệp Theo đó, nếudoanh thu và lợi nhuận liên tục tăng, người ta có thể kỳ vọng giá cổ phiếu sẽ tăng khicác nhà đầu tư đặt mua vào khối tài sản ngày càng tăng của công ty Mặt khác, nếu lợinhuậnkhôngđổihoặcgiảmdầnmàkhôngcóthayđổinàotrongtầmnhìnhoạtđộng kinhdoanh,cácnhàđầutưsẽbắtđầutừbỏcổphiếuvàgiátrịsẽgiảmxuống.Mộtyếu tố khác mà lý thuyết đã xác định là những gì được gọi là thay đổi ngành; lý thuyếtcho rằng những thay đổi trong lĩnh vực chứng khoán có thể có tác động tích cực hoặctiêu cực đến giá của nó Một số lĩnh vực hoặc ngành có tính chất chu kỳ và điều đó sẽảnhhưởngđếngiácổphiếu(Mukherjee&Naka,1995;Maysami &Koh,2000).
Lýthuyếtđịnhgiáchênhlệchgiá(ArbitragePricingTheory– ATP): Được phát triển bởi Stephen A Ross (1976), Lý thuyết định giá chênh lệch giálà một cách khác để liên kết các biến số kinh tế vĩ mô với lợi nhuận của thị trườngchứng khoán Đây làmộtphầnmở rộng củaMô hình định giá tàis ả n v ố n ( C A P M ) dựa trên khung phương sai trung bình Nói cách khác, CAPM dựa trên một yếu tố cónghĩa là chỉ cómộtbiến độc lập là phần bùrủi ro của thị trường.C ó c á c g i ả đ ị n h tương tự giữa CAPM và APT, cụ thể là: giả định về kỳ vọng đồng nhất, thị trườngcạnh tranh hoàn hảo và thị trường vốn không có ma sát Tuy nhiên, Ross (1976) đềxuất một phương pháp tiếp cận đa nhân tố để giải thích việc định giá tài sản thông quaLý thuyết định giá chênh lệch giá (APT), đồng thời, ông cũng cho rằng những ảnhhưởng chủ yếu đến lợi nhuận cổ phiếu là các lực lượng kinh tế như (1) sự thay đổikhông lường trước được trong phần bù rủi ro; (2) những thay đổi trong mức sản xuấtcông nghiệp dự kiến; (3) lạm phát không lường trước được, và (4) biến động khônglường trong cấu trúc kỳ hạn của lãi suất Các yếu tố này được biểu thị bằng các hệ sốđặc trưng cho từng yếu tố đo lường mức độ nhạy cảm của tài sản đối với từng yếu tố.APT là một cách tiếp cận khác để xác định giá tài sản và nó lấy cơ sở từ quy luật mộtgiá Thực tế là, trong một thị trường hiệu quả, hai mặt hàng giống nhau không thể bánvớigiákhácnhau;nếu không,cơ hộikinhdoanhchênhlệchgiásẽtồntại.
Phân tích cơ bản (Fundamental analysis) và phân tích kỹthuật(Technical analysis):
Phân tích cơ bản do Graham & Dodd (1962) được đưa ra nói rằng, một chứngkhoánriênglẻcógiátrịnộitạicóthểđượcxácđịnhthôngquaviệcxemxétkỹlưỡng các báo cáo tài chính của công ty, có tính đến các biến số kế toán khác nhau Ngoài ra,giá trị nội tại của cổ phiếu vốn chủ sở hữu là một hàm của một số biến cơ bản ảnhhưởng đến công ty và nền kinh tế nói chung Giá trị nội tại của chứng khoán sau đó cóthể được so sánh với giá thị trường hiện tại của nó để giúp đưa ra quyết định đầu tư dochênhlệchgi ữa gi á trị nộ it ại và giá t hị t r ư ờ n g tạor al ợi nh uận Mộtb iế nsố qua ntrọng mà người theo chủ nghĩa cơ bản xem xét là thu nhập, bởi vì thu nhập phụ thuộcvào mối quan hệ giữa doanh thu dự kiến và chi phí, chủ yếu được xác định bởi một sốyếu tố ảnh hưởng đến công ty, cả cácyếu tốb ê n t r o n g l ẫ n b ê n n g o à i N g o à i r a , c á c nhà đầu tư theo chủ nghĩa cơ bản dự đoán giá cổ phiếu của các công ty dựa trên:ngành, tỷ lệ kế toán công ty và điều kiện kinh tế (Pratten, 1993), họ cố gắng xác địnhcác yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến giá cổ phiếu và sử dụng thông tin đó để xácđịnh giá trị nội tại hoặc giá hợp lý của nó.P h ư ơ n g p h á p n à y c ũ n g đ ư ợ c s ử d ụ n g đ ể xác định các cổ phiếu có tiềm năng tăng giá trị theo thời gian do cải thiện hoặc tăngthu nhập trên mỗi cổ phiếu (Graham & Dodd, 2009) Như vậy, Graham & Dodd(1962) đã xác định nhữngyếu tố quan trọngc ầ n c ó t r o n g k h í a c ạ n h c ơ b ả n c ủ a đ ị n h giá cổ phiếu bao gồm tài sản, nợ phải trả, thu nhập, chi phí, lợi nhuận, động lực củangànhvàhiệuquảquảnlý Theophương phápnày, cácnhàđầutưsẽ đưaraqu yếtđịnh đầu tư đúng đắn bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử của công ty bao gồm bảngcân đối kế toán, báo cáo thu nhập, báo cáo thường niên khác, tin tức liên quan, triểnvọngngànhvàcôngbốcổtức củacôngty.
Tráingượcvớiphântíchcơbản,phântíchkỹthuậttậptrunghơnvàocácchỉsố thị trường bao gồm phân tích dựa trên biến động giá cổ phiếu, khối lượng giao dịchcổphiếu,dựbáotàichínhvàxuhướngthịtrườngtrongkhibỏquadữliệutàichínhc ơ bản của công ty trong việc đưa ra chiến lược đầu tư (Neely, 1997) Nói cách khác,phân tích kỹ thuật là một hình thức phân tích chứng khoán được sử dụng để đánh giácác khoản đầu tư và xác định các cơ hội giao dịch bằng cách phân tích các xu hướngthống kê thu thập được từ hoạt động giao dịch như dữ liệu giá và dữ liệu khối lượnggiaod ịc h, t h ư ờ n g đ ư ợ c h i ể n th ịd ướ i d ạ n g đ ồ h ọ a t r o n g b i ể u đ ồ T h e o đ ó, c á c n h à phân tích kỹ thuật tin rằng hoạt động giao dịch trong quá khứ và sự thay đổi giá củamột chứng khoán có thể là những chỉ báo có giá trị về biến động giá trong tương laicủachứngkhoánđó.
Ngày nay, có ba nguyên tắc và giả định chính mà các nhà phân tích chuyênnghiệp đều phải tuân thủ theo khi sử dụng phân tích kỹ thuật: Thứ nhất, thị trườnggiảm giá tất cả mọi thứ Giống với giả định của Lý thuyết thị trường hiệu quả củaFama, giả định này cho rằng mọi thông tin bao hàm cả các nguyên tắc cơ bản của mộtdoanhn g h i ệ p , c á c n h â n t ố c ù n g t â m l ý t h ị t r ư ờ n g đ ề u đ ư ợ c t h ể h i ệ n t r o n g g i á c ổ phiếu Do vậy, điều duy nhất còn lại mà các nhà phân tích cần làm là xác định cung vàcầu của một cổ phiếu bất kỳ mà nhà phân tích đó mong muốn dựa trên phân tích biếnđộng giá của nó Giả định thứ hai được đưa ra rằng, giá sẽ di chuyển theo xu hướng,nghĩa là thị giá sẽ thể hiện được xu hướng di chuyển bất kể các khoảng thời gian nàohay ngay cả trong các chuyển động một cách ngẫu nhiên của thị trường Cuối cùng,hành động giá lặp đi lặp lại Nói cách khác, giả định này ngụ ý rằng các biến động giácó bản chất lặp đi lặp lại là do tâm lý của các chủ thể tham gia gây ra Việc sử dụngcác dạng biểu đồ sẽ giúp cho các nhà phân tích kỹ thuật hiểu được những tâm lý đó vàxuhướngchuyểnđộngtiếptheo.
Tóm lại, phân tích cơ bản được sử dụng để xác định các doanh nghiệp có tiềmnăng tăng trưởng và thu nhập tốt trong dài hạn và các cổ phiếu bị định giá thấp trongngắn hạn, trong khi phân tích kỹ thuật hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư trong việcđưaracácquyếtđịnhđầutưngắnhạnđểxácđịnhgiátrịhiệntạicủathịtrườngv àcảm nhận của họ về những thay đổi dự kiến của giá thị trường (Taylor & Allen, 1992;Lui & Mole, 1998) Tuy nhiên, đôi khi sự kết hợp của những cách tiếp cận này có hiệuquả hơn nếu cácnhà đầu tư trước tiênx á c đ ị n h c á c c ổ p h i ế u b ị đ ị n h g i á t h ấ p t h ô n g quaphântíchcơbảnvàsauđólàthờiđiểmthíchhợpđểthamgiathịtrường thôngqua phân tích kỹ thuật Cả hai phương pháp phân tích đều hoàn toàn khác nhau về bảnchất nhưng mục tiêu của chúng đều giống nhau, tức là mua chứng khoán khi giá củamộtchứngkhoáncụthểbịđịnhgiáthấpvàbánkhibịđịnhgiáquácao.
Lƣợckhảocácnghiêncứuthựcnghiệmliênquan
Cácnghiêncứutrênthếgiới
Giá cổ phiếu là chỉ số quan trọng nhất có sẵn cho các nhà đầu tư để họ có thểra quyết định đầu tư hay không đầu tư vào một cổ phiếu cụ thể Vì vậy, các nhân tốảnh hưởng đến tỷ suất sinh lời của giá cổ phiếu đã được nghiên cứu theo nhiều quanđiểm tại các nền kinh tế và khu vực khác nhau. Trên thế giới đã xuất hiện nhiềunghiên cứu thực nghiệm kiểm tra mối quan hệ giữa giá cổ phiếu ngành Dầu khí vàcác yếu tố được lựa chọn, bao gồm các nhân tố kinh tế vĩ mô và nhân tố cơ bản liênquanđếntìnhhìnhtàichínhvàhiệuquảhoạtđộngcủacáccôngty: Đầut i ê n , 4 c ô n g t y c ó v ố n h ó a t h ị t r ư ờ n g l ớ n n h ấ t t h u ộ c 3 n g à n h c ô n g nghiệp khác nhau và 1 ngành dịch vụ bao gồm Dầu khí, Hóa chất, Xi măng và Bảohiểm tạiPakistan đãđược Jasra &ctg (2012) lựa chọnđể tiếnh à n h x e m x é t l i ệ u các chỉ số kinh tế vĩ mô như lãi suất, tỷ giá hối đoái danh nghĩa và chỉ số giá tiêudùng (CPI) có thật sự giải thích được sự thay đổi của giá cổ phiếu (dựa trên chỉ sốchứng khoán) Với dữ liệu được thu thập hằng quý bắt đầu từ tháng 1 năm 2004 đếnhết năm
2010 và bằng phương pháp hồi quy bình phương nhỏ nhất (OLS), nghiêncứu chỉ ra rằng tác động của lãi suất đến ngành Dầu khí, Hóa chất và Xi măng làkhôngđ á n g k ể , t r o n g k h i l ạ i c ó s ự ả n h h ư ở n g l ớ n đ ế n n g à n h B ả o h i ể m K h i t á c độngcủachỉsốgiátiêudùngđượcxácđịnh,nóchothấycótácđộngđángkểđếncả
4 ngành, tuy nhiên tỷ giá hối đoái cho thấy tác động tiêu cực Kết quả của bàinghiên cứu đã gợi ý cho các nhà đầu tư tại Pakistan có thể xem xét và tạo cơ hội đadạng hóa rủi ro cho danh mục đầu tư của mình Bên cạnh đó, tác giả còn cho rằng vìgiá cổ phiếu của các ngành khác nhau sẽ hoạt động khác nhau trong các điều kiệnkinh tế tương tự, do đó các nhà đầu tư nên phân tích bản chất của ngành trước khiđưaraquyếtđịnhđầutư.
Trái ngược với Jasra & ctg (2012), Syarif (2019) thực hiện tìm hiểu mức độtác động các chỉ số phân tích tài chính cơ bản của doanh nghiệp như thu nhập trênmỗi cổ phần (EPS) và tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E), cùng các chỉ số kết hợptìnhhìnhtàichínhcủadoanhnghiệpvàthịtrườngnhưhệsốP/E,hệsốP/BVđố ivớig iá c ổ p h i ế u của 7 c ô n g ty Dầuk h í n i ê m y ế t t r ê n S ở g i a o d ị c h ch ứn g k h oá n
Indonesia (BEI) trong giai đoạn 2012 – 2017 Bài nghiên cứu sử dụng nhiềuphươngphápướclượngmôhìnhhồiquydữliệubảngđểcóthểkiểmtramức độảnh hưởng của các chỉ số trên, cụ thể tác giả đã sử dụng phương pháp OLS, mô hìnhhiệu ứng cố định (FEM) vàmô hìnhhiệu ứng ngẫu nhiên (REM),s a u đ ó đ ể l ự a chọnmôhìnhphùhợp,tácgiảtiếptụcsửdụngkiểm địnhChow,kiểm địnhHausman và kiểm định hệ số nhân Lagrange Kiểm định giả thuyết được chia thànhkiểm định ý nghĩa mô hình (kiểm định F), hệ số xác định (R2) và kiểm định ý nghĩabiến tự do (kiểm định t) Kết quả bài nghiên cứu cho thấy EPS có ảnh hưởng tíchcực và đáng kể đến giá cổ phiếu, trong khi P/E, P/BV và D/E không ảnh hưởng đếngiá cổ phiếu của các công ty khai thác trong phân ngành Dầu khí niêm yết trên Sởgiao dịch chứng khoán Indonesia Tuy nhiên, 7 công ty này được tác giả lựa chọntheo vốn hóa thị trường nên chưa mang tính đại diện cho toàn bộ ngành Dầu khí tạiIndonesia.
Harahap (2018) đã có sự kết hợp các yếu tố vĩ mô bao gồm lạm phát, tỷ giáhối đoái, giá dầu thế giới, cùng với các chỉ số cơ bản trong tài chính doanh nghiệp làtỷlệnợtrênvốnchủsởhữu(D/E)vàtỷsuấtsinhlờitrêntổngtàisản(ROA)đểx em xét và phân tích mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này lên giá cổ phiếu của 6công ty ngành Dầu khí niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Indonesia Dữ liệunghiên cứu là dữ liệu hàng năm cho giai đoạn quan sát 5 năm, từ năm 2012 đến năm2016 Bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng, kết quả của bài nghiên cứu cho thấy3/5 yếu tố là có tác động đáng kể, trong đó biến lạm phát và biến ROA có tác độngtiêu cực, ngược lại biến giá dầu thế giới lại có tác động tích cực lên giá cổ phiếu củacác công ty hoạt động trong lĩnh vực Dầu khí giai đoạn 2012 – 2016 Ngoài ra,nghiên cứu còncho rằng giá dầu thế giới làbiến sốquantrọng cót í n h ả n h h ư ở n g lớnnhấtđốivới giácổphiếucủacáccôngtythuộc lĩnhvựcnày.
Dựa trên cơ sở lý thuyết phân tích kỹ thuật cơ bản về định giá cổ phiếu doGraham và Dodd (1962) đưa ra, Bassey & ctg (2016) đã xây dựng mô hình nghiêncứu thực hiện xem xét ảnh hưởng của các biến kiểm soát như thu nhập trên mỗi cổphiếu(EPS),hệsốgiátrênthunhậpcủamỗicổphiếu(P/E)vàcổtứctrênmỗicổ phiếu (DSP) lên giá cổ phiếu của các công ty Dầu khí được lựa chọn trên thị trườngchứng khoán Nigeria Dữ liệu của nghiên cứu này được thu thập từ dữ liệu của sàngiao dịch chứng khoán Nigeria và các báo cáo hàng năm được công bố bởi các côngty qua phương pháp truy xuất thủ công và trực tuyến Kỹ thuật lấy mẫu được ápdụng cho nghiên cứu này là kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện và cỡ mẫu bao gồm sáu 6công ty Dầu khí được niêm yết liên tục trên Sở giao dịch chứng khoán Nigeria từnăm 2004 – 2013 Cácphát hiện từ nghiên cứu cho thấy cóm ố i t ư ơ n g q u a n t h u ậ n và đáng kể giữa thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), hệ số giá trên thu nhập của mỗicổ phiếu (P/E), cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS) với giá cổ phiếu và kết quả này hoàntoàn phù hợp với một số nghiên cứu đã được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu khácở mộtsốthịtrườngmớinổi.
Bên cạnh đó cũng có những nghiên cứu có liên quan đến các nhân tố ảnhhưởng đến của giá cổ phiếu nhưng thuộc các nhóm ngành khác trong nền kinh tế, cóthểkểđếnnhư sau:
Al – Tamimi & ctg (2007) đã xác định một số yếu tố bên trong công ty cùngvới các yếu tố bên ngoài là tác nhân ảnh hưởng đến giá cổ phiếu và sử dụng dữ liệugiá của 17 cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứng khoán UAE (United ArabEmirates), dữ liệu thut h ậ p đ ư ợ c t r o n g k h o ả n g t h ờ i g i a n t ừ 1 9 9 0 đ ế n 2 0 0 5
N h ó m tác giả đã phát triểnmộtmô hìnhhồi quy đơn giản để đo lườngc á c h ệ s ố t ư ơ n g quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập như sau: SP = f (EPS,DPS, OL, GDP,CPI, INT, MS); trong đó, SP: Giá cổ phiếu; EPS: Thu nhập trên mỗi cổ phiếu; DPS:Cổ tức trên mỗi cổ phiếu;OL: Giá dầu; GDP: Tổng sản phẩm quốc nội; CPI: Chỉ sốgiá tiêu dùng; INT: Lãi suất và MS: Cung tiền Tuy nhiên, mô hình hồi quy cuốicùng của nghiên cứu được thực hiện chỉ với năm biến độc lập sau khi tác giả tiếnhành kiểm tra và xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến với hai biến là giá dầu(OL) vàcổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS) Nhóm tác giả phát hiện ra rằng, các yếu tố nội bộcủa công ty có tác động đáng kể nhất đến giá cổ phiếu và những phát hiện củanghiên cứu này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước đây Cụ thể, kết quảnghiêncứuchothấythunhậptrênmỗicổphiếu(EPS)lànhântốcótácđộngtích cực và mạnh mẽ đến giá của các cổ phiếu Như mong đợi, các nhân tố cung tiền(MS) và GDP cũng có tương quan thuận với giá của các cổ phiếu nhưng lại khôngcó ý nghĩa về mặt thống kê Ngoài ra, nghiên cứu này còn chỉ ra rằng chỉ số giá tiêudùng(CPI)vàlãisuất(INT)cótươngquannghịchvớigiácủacáccổphiếuniê myết trên thị trường chứng khoán UAE Tuy nhiên, chỉ có mối quan hệ giữa chỉ số giátiêudùng(CPI)vàgiácổphiếulàcóýnghĩathốngkê.
Nghiên cứu của Sharma (2011) thực hiện kiểm tra mối quan hệ thực nghiệmgiữa giá cổ phiếu vốn chủ sở hữu và các biến số giải thích như giá trị sổ sách trênmỗi cổ phiếu (BV), cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS), thu nhập trên mỗi cổ phiếu(EPS), hệ số giá trênthu nhập củamỗi cổ phiếu (P/E), tỷ lệ chiacổt ứ c ( D P ) , q u y mô công ty (SIZE) trong khoảng thời gian từ 1993 – 94 đến 2008 –
09 tại sàn giaodịch chứng khoán Bombay của Ấn Độ Tổng số mẫu bao gồm 115 công ty từ sáungành công nghiệp đã được lựa chọn để đưa vào nghiên cứu là kỹ thuật tổng hợp,dệt bông, hóa chất, sắtt h é p , đ i ệ n v à c á c n g à n h c ô n g n g h i ệ p k h á c t ừ l ĩ n h v ự c s ả n xuất bao gồm các công ty công nghiệp xi măng, công nghiệp giấy, công nghiệp sảnphẩm thực phẩm, công nghiệp lốp xe cao su và công nghiệp thuốc lá,… Kết quả chothấy thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS) và giá trị sổsách trên mỗi cổ phiếu (BV) có tác động đáng kể đến thị giá của cổ phiếu Hơn nữa,kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng cổ tức trên mỗi cổ phiếu và thu nhập trên mỗi cổphiếu là những yếu tố quyết định mạnh nhất đến giá thị trường, do đó, kết quả củanghiên cứu này ủng hộ chính sách cổ tức tự do và đề xuất các công ty trả cổ tứcthường xuyên Bên cạnh đó, tác giả đã lựa chọn hồi quy dữ liệu bảng theo từng nămthayvìhồiquydữliệu bảngtheotrongnhiều nămnhư nhiềunghiêncứukhác.
Trong một nghiên cứu của Nisa & Nishat (2012) đã xem xét ảnh hưởng củacácch ỉ ti êu tài ch ín h c ơ bản của cô n g t yvàc á c y ế u k i n h tế t ố v ĩ mô đế ng iá c ổ phiếu các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Karachi (Pakistan) Bằngcách sử dụng phương phápGMM (Generalized Method of Moments) trên dữ liệucủa 221 công ty phi tài chính được niêm yết liên tục từ năm 1995 đến năm 2006,phântíchcốgắngthuđượccác ướctínhthamsốhiệuquảvàkiểmtratínhnhất quán của mối liên hệ giữa hành vi giá cổ phiếu, các nguyên tắc cơ bản của công ty và cácyếutốki nh tế vĩ m ô C á c tác gi ả n h ậ n th ấy rằngcóm ối tư ơn g quanthuận c h i ề u giữa giá cổ phiếu với các cấu trúc vốn, hệ số giá thị trường trên giá trị sổ sách, thunhập trên mỗi cổ phiếu và quy mô của công ty Mặt khác, đối với các chỉ số kinh tếvĩ mô, kết quả nghiên cứu cho thấy giá cổ phiếu có mối tương quan đáng kể và cùngchiều với tốc độ tăng trưởng GDP, cung tiền và độ sâu tài chính Ngược lại, có sựtương quan nghịch giữa giá cổ phiếu với lãi suất và tỷ lệ lạm phát Kết quả củanghiên cứu này sẽ cung cấp kim chỉ nam cho các nhà đầu tư tại Pakistan trong việclựa chọn cổ phiếu, cụ thể là trước khi đưa ra các quyết định, họ nên xem xét đồngthờithôngtincủacôngtycũngnhư tìnhhìnhkinhtếvĩmôcủa đấtnước.
Almumani (2014) xác định các yếu tố định lượng ảnh hưởng đến giá cổphiếu của các ngân hàng niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Amman (Jordan)trong giai đoạn 2005 – 2011 bằng cách sử dụng phân tích thực nghiệm của một tậphợp các biến độc lập và phụ thuộc Trong nghiên cứu này, các mô hình phân tích tỷsố, tương quan và hồi quy bội tuyến tính đã được lựa chọn để đo lường tác độngriênglẻcũngnhưtổnghợpcủacácbiếngiảithíchlênbiếnphụthuộc.Nghiêncứ uđã chọn cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS), thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), giá trị sổsách trên mỗi cổ phiếu (BV), mức chi trả cổ tức (DP), hệ số giá trên thu nhập củamỗi cổ phiếu (P/E) và quy mô về tổng tài sản là những yếu tố có thể xác định giá cổphiếu của các ngân hàng niêm yết ở Jordan Kết quả nghiên cứu cho thấy có mốiquan hệ tích cực giữa EPS, BV, P/E với giá cổ phiếu Ngược lại, quy mô về tổng tàisản lại có mối quan hệ nghịch chiều với giá cổ phiếu Cuối cùng là các biến còn lạigồm cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS), mức chi trả cổ tức (DP) không có ý nghĩathốngkêvàkếtquảnàyhoàntoàntráingượcvớicáckếtquảthựcnghiệmmàt ácgiảđãkhảolược trướcđó.
Cácnghiêncứutrongnước
Ngượclạivớicácnghiên cứuthựcnghiệm trênthếgiới, tạiViệtNam vẫ ncòn khá ít những nghiên cứu liên quan đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí nói riêng màchỉc ó n h ữ n g n g h i ê n c ứ u x e m x é t g i á c ổ p h i ế u n ó i c h u n g t r ê n t h ị t r ư ờ n g c h ứ n g khoán Việt Nam hay những nhóm ngành khác Do vậy, tác giả xin đưa ra nhữngnghiêncứusau:
Dựa trên mô hình do Al – Tamimi & ctg (2007) đã đề xuất, Trương ĐôngLộc (2014) đã sử dụng các yếu tố như chuỗi giá, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS),lãi suất cho vay, tỷ giá USD/VND, giá vàng và chỉ số giá tiêu dùng (CPI) theo tầnsuất quý trong giai đoạn từ 31/12/2006 đến 31/12/2012 là các nhân tố mang tính ảnhhưởng đến sự thay đổi giá của 20 cổ phiếu được niêm yết trên HOSE Kết quả phântích hồi quy cho thấy EPS và tỷ giá USD/VND có tương quan tỷ lệ thuận (+) với tỷsuất sinh lời của các cổ phiếu Ngược lại, biến động của giá vàng và tỷ lệ lạm phátcómốitươngquannghịchchiều(-).Tuynhiên,dohạnchếvềsốliệunghiên cứunên tác giả chỉ mới đưa được 5 nhân tố vào mô hình hồi quy để ước lượng sức ảnhhưởng của chúng đến tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu, trong đó các biến độc lập chỉmới giải thích được 43.49% sự biến động của tỷ suất sinh lời của các cổ phiếu đượcniêmy ế t N g o à i r a , n ă m 2 0 0 9 , T r ư ơ n g Đ ô n g L ộ c c ò n t h ự c h i ệ n n g h i ê n c ứ u m ố i quanh ệ n h â n q u ả g i ữ a g i á c ổ p h i ế u v à k h ố i l ư ợ n g g i a o d ị c h c h o 5 m ã c ổ p h i ế u gồm: STB, VNM, DPM, PVD và VIC Đây đều là những mã chứng khoán có vốnhóa lớn nhất thị trường lớn nhất trên Sở giao dịch chứng khoán thành phố Hồ chíMinh (HOSE). Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu mẫu theo tần suất ngày và được thuthập trong khoảng thời gian kể từ khi các mã cổ phiếu này bắt đầu được giao dịchcho đến ngày 31/12/2008 Với kiểm định Granger, kết quả chỉ ra rằng chỉ có cổphiếuVNMlàchỉrađượcmốiquan hệnhânquảgiữagiávà khốilượnggiao dịch.
Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) dựa trên các dữliệu nghiên cứu được thu thập theo tần suất tháng từ tháng 07/2000 đến tháng09/2011, trong đó chỉ số VN – Index theo tháng được tính là trung bình của chỉ sốVN – Index đóng cửa cuối mỗi ngày giao dịch trong tháng để xem xét tác động củacácnhântốkinhtếvĩmôđếnthịtrườngchứngkhoánViệtNam.Kếtquảnghi êncứu cho thấy các biến cung tiền (M2), lạm phát (CPI), sản lượng công nghiệp (IP),giá dầu thế giới (OP) thể hiện mối tương quan thuận chiều (+) với thị trường chứngkhoán,tuynhiên,cácbiếncònlạinhưlãisuất(R)vàtỷgiáhốiđoáigiữa
VND/USD thể hiện mối tương quan nghịch chiều (-) với chỉ số VN – Index của thịtrường chứng khoán Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu, các tác giả đã đề xuất cácgợi ý chính sách cho điều hành kinh tế vĩ mô và cho thị trường với mục tiêu hướngtớipháttriển mộtthịtrườngchứngkhoánchuyên nghiệp. Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) đã sử dụng dữ liệu bảng dựatrên số liệu từ báo cáo tài chính của 95 công ty niêm yết (cả 2 sàn chứng khoánHOSEvàHNX)trong6năm,từ2008đến2013đểtậptrungxácđịnhcácnhânt ốtác động đến dao động giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứngkhoán Việt Nam Sử dụng mô hình tác động cố định (FEM) và mô hình tác độngngẫu nhiên (REM), nghiên cứu đã chỉ ra các nhân tố nội sinh của doanh nghiệp nhưkhảnăngsinhlời(ROA),quymô,cấutrúcvốnvàchínhsáchcổtứccùngvớimộts ố nhân tố vĩ mô như tốc độ tăng trưởng kinh tế và lạm phát cũng có ảnh hưởng đếndao động giá cổ phiếu Theo đó, tác giả thông qua kiểm định Hausman để lựa chọnmô hình phù hợp Tác giả tiếp tục thực hiện hồi quy mô hình sau khi đã loại bỏ cácbiến không có ý nghĩa thống kê trong mô hình và dùng robust option để khắc phụchiệntượngphươngsaisaisốthayđổi.Kếtquảnghiêncứuchothấysựtácđộngcóý nghĩa thống kê của các nhân tố như: chính sách cổ tức, khả năng sinh lợi, cấu trúctài chính và lạm phát có tác động tỉ lệ thuận (+) đến dao động giá cổ phiếu Ngượclại, quy mô doanh nghiệp và tốc độ tăng trưởng kinh tế có tác động tỉ lệ nghịch (-)đếndaođộnggiácổphiếu.
PhùngTấtHữu(2015)nghiêncứuảnhhưởngcủacácbiến:cổtứctrênmỗicổ phiếu (DPS), tỷ lệ lợi nhuận giữ lại, lợi nhuận sau thuế, thu nhập trên mỗi cổphiếu (EPS) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE) ảnh hưởng đến giá trị thịtrường chứng khoán của những công ty niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoánthành phốHồ Chí Minh trong giai đoạn 2008– 2 0 1 3 N g h i ê n c ứ u s ử d ụ n g c ả h a i mô hình hồi quy là mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên(REM)đãchothấycáckếtquảnhưsau:cácbiếnEPS,DPS,lợinhuậnsauthuếth ểhiệnmối quan hệ dương cùng chiều với giá cổ phiếu, trong khi ROE lại thể hiện mốiquanhệngượcchiềuđốivớigiácổphiếu.
Thảoluậncácnghiêncứutrước
Sau khi khảo lược các nghiên cứu trước cả ở trên thế giới và ở Việt Nam, tácgiảđưaramộtsố nhận địnhnhư sau:
Có thể rõ ràng nhận thấy, hầu hết các nhân tố mà các nghiên cứu đó đã đề rađều có những tác động nhất định đến giá cổ phiếu, cũng như giữ vai trò quan trọngtrong việc đánh giá giá trị của cổ phiếu giúp các nhà đầu tư lựa chọn cổ phiếu muavới giá phù hợp Trong đó, ngoài nhóm nhân tố kinh tế vĩ mô (nhân tố ngoại sinh)thuộc về những về những yếu tố chung của thị trường và tồn tại những rủi ro thịtrường mà nhà đầu tư không thể triệt tiêu hoàn toàn nhờ đa dạng hóa có thể kể đếnnhư lạm phát, tỷ giá hối đoái, lãi suất,… thì nhóm nhân tố vi mô (nhân tố nội sinh)thể hiện đặc điểm riêng biệt của mỗi doanh nghiệp bao gồm cơ cấu nợ trên vốn chủsở hữu, đòn bẩy tài chính, thu nhập trên mỗi cổ phiếu, đều góp phần ảnh hưởngđếns ự t h a y đ ổ i c ủ a g i á c ổ p h i ế u T u y n h i ê n , k ế t q u ả c ủ a c á c n g h i ê n c ứ u t h ự c nghiệm không có sựđ ồ n g n h ấ t v ề x u h ư ớ n g ả n h h ư ở n g c á c n h â n t ố v à v ẫ n c ò n nhiều tranh luận khác nhau, bởi vì trong những thị trường và tại những thời điểmkhác nhau mà mỗi nghiên cứu trước được thực hiện, việc lựa chọn riêng từng nhómnhântốhaykếthợpgiữahainhómnhântốvớinhauđểđưavàomôhìnhhồiqu yđều cho ra những kết quả khác nhau, không chỉ về xu hướng tác động mà còn vềmứcđộảnhhưởngcủatừngnhântốriêngbiệt,có thểđơncử như:
Nhân tố tổng sản phẩm quốc nội (GDP): Nghiên cứu của Al – Tamimi& ctg (2007) đã chứng minh không có sựả n h h ư ở n g c ủ a n h â n t ố GDP lên giá cổ phiếu, trong khi Nisa & Nishat (2012) lại chứng minhđiều ngược lạivà chorằng GDPc ó t á c đ ộ n g t í c h c ự c đ ế n g i á c ổ phiếu Ngoài ra Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí
Cường (2016) lại chorằngG D P c ó t á c đ ộ n g t i ê u c ự c đ ế n b i ế n đ ộ n g g i á c ổ p h i ế u , n h ư n g nhìn chung kết quả này cũng giống với nghiên cứu của Nisa & Nishat(2012).
Nhân tố lãi suất: Đây là nhân tố cho ra các kết quả tương đối khácnhaunhất.Cụthể:Jasra&ctg.
(2012)đãthựchiệnxemxéttácđộng của nhân tố lãi suất lên giá cổ phiếu trên cả 4 lĩnh vực khác nhau, tuynhiên chỉ có ngành Bảo hiểm mới thật sự tìm thấy sự tác động của lãisuất Kế đó, đồng thời cả nghiên cứu của Al – Tamimi & ctg. (2007)và Trương Đông Lộc( 2 0 1 4 ) k h ô n g t ì m t h ấ y ả n h h ư ở n g c ủ a l ã i s u ấ t lên giá cổ phiếu Trái lại, cả nghiên cứu của Nisa & Nishat (2012) vàPhan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) lại tìmthấy ảnh hưởng của lãi suất và nó có tác động tiêu cực đến giá cổphiếu.
Nhântốlạmphát:Hầuhếtcácnghiêncứuthựcnghiệmđ ề u c ó khuynh hướng sửdụng chỉ số giá tiêu dùng( C P I ) đ ể đ ạ i d i ệ n c h o nhân tố lạm phát và cho ra kết quả thống nhất với nhau là lạm phát cóxu hướng di chuyển ngược chiều với giá cổ phiếu, ngoại trừ nghiêncứu của Jasra & ctg (2012) và Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm DươngPhương Thảo (2013) lại cho rằng lạm phát di chuyển cùng chiều vớigiácổphiếu.
Nhân tố tỷ giá hối đoái: Tương tự như nhân tố lãi suất, khi nghiên cứuvề tác động của nhân tố tỷ giá hối đoái lên giá cổ phiếu, các nghiêncứu trước đều mâu thuẫn với nhau về kết quả thu được Đầu tiên, đốivới tác động tích cực thì có nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014),ngược lại, nghiên cứu thu về kết quả tiêu cực là Jasra & ctg (2012) vàPhan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013) Ngoàira, nghiên cứu của Harahap (2018) thu về kết quả không có ý nghĩa vềmặt thốngkêđốivớinhântố tỷgiáhốiđoái.
Nhân tố quy mô công ty: Nhân tố này không có ý nghĩa thống kê ởnghiên cứu của Sharma (2011) Tuy nhiên, có mối tương quan dươngcủa nhântốquy môcông ty và giá cổp h i ế u đ ư ợ c t h ể h i ệ n t r o n g nghiêncứucủaNisa&Nishat(2012),trongkhimốitương quanâmlại được thể hiện trong nghiên cứu của Almumani (2014) và Đinh BảoNgọcv à N g u y ễ n C h í C ư ờ n g ( 2 0 1 6 ) N h ì n c h u n g , n g h i ê n c ứ u c ủ a Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) có kết quả tương tự vớitương quan dương về mục đích nghiên cứu là phân tích sự biến độnggiá cổ phiếu và kết quả nghiên cứu ngụ ý rằng các doanh nghiệp cóquymôcànglớnthìbiếnđộnggiá cổphiếucàngnhỏ.
Nhân tố thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS): Các nghiên cứu trước đềuđưa ra kết luận rằng nhân tố thu nhập trên mỗi cổ phiếu EPS có ảnhhưởng cùng chiều đến giá cổ phiếu, tuy nhiên, duy nhất chỉ có nghiêncứu của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) không ủng hộđiềunàydotrongnghiêncứucủacáctácgiảchorakếtquảkhôngcóýn ghĩavềmặtthốngkêđốivớinhântốEPS.
Nhân tố hệ số giá trên thu nhập của mỗi cổ phiếu (P/E): Có hai hướngkết quả được tìm thấy đối với nhân tố này: (1) P/E tỷ lệ thuận với giácổphiếuở nghiêncứu củaBassey&ctg.(2016),Almumani (2014)và
Nhân tố cổ tức trên mỗi cổ phiếu (DPS): Tương tự như nhân tố P/E,cũng có hai hướng kết quả cho nhân tố DPS, tuy nhiên hầu hết cácnghiênc ứ u s ử d ụ n g n h â n t ố n à y đ ề u t ì m t h ấ y x u h ư ớ n g d i c h u y ể n cùng chiều với giá cổ phiếu, ngoại trừ nghiên cứu của Almumani(2014)là khôngcóýnghĩathốngkê.
Về mặt phương pháp luận, phần lớn các tài liệu trước đây sử dụng các môhình tuyến tính như bình phương nhỏ nhất thông thường (OLS),m ô h ì n h t á c đ ộ n g cố định (FEM) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) để ước tính tác động của cácyếu tố khác nhau quyết định giá cổ phiếu Mỗi phương pháp đều có những ưu vànhược điểm riêng so với những phương pháp còn lại Nếu bất kỳ một nghiên cứunào có các ngành được đưa vào mẫu phân tán rộng rãi về hiệu suất, thì phương phápOLS không phù hợp vì nó không xem xét hiệu quả cụ thể của từng công ty (Awdeh,2005) Mặt khác, phương pháp hiệu ứng cố định (FEM) có thể giải quyết các vấn đềcòntồnđộngcủaphươngphápOLSvàchophépxemxétcáctácđộngcụthểcủa công ty đối với các ước tính hồi quy Phương pháp này cũng là một đặc tả kỹ thuậtthích hợp khi chúng ta đang tập trung vào một tập hợp N công ty cụ thể và các suyluận bị hạn chế đối với hành vi của tập hợp các công ty này (Baltagi, 2003). Tuynhiên,môhìnhnàykhôngtínhđếnhiệuứngthờigianvàthườngdẫnđếnmấtmột sốlượnglớnbậctựdonếuNlớn.Nósẽmạnhmẽchỉkhibỏquamọiyếutốthayđổi thời gian có liên quan Do đó, mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên, bên cạnh việc kếthợpcáctácđộngcụthểcủatừngcôngty,cònxemxétcácảnhhưởngvềthờigianvà là một đặc tả thích hợp nếu chúng ta lấy ngẫu nhiên N cá thể từ một quần thể lớn(Maddala, 2005; Baltagi, 2003) Vì giá cổ phiếu của các nhóm ngành khác nhau cóthể thay đổi căn bản về cấu trúc, công nghệ và quy định, ngoài các kết quả hoạtđộng, nên cần xem xét liệu mô hình tác động cố định hay ngẫu nhiên có phù hợptrongviệckiểmtratác độngcủacácyếutốquyết địnhđếngiácổphiếuhaykhông.
Bên cạnh đó, từ những nghiên cứu thực nghiệm mà tác giả nhận đã tìm thấyvà tổng hợp lại cho thấy các nghiên cứu ở nước ngoài được thực hiện riêng chonhiều lĩnh vực, ngành nghề cụ thể giúp cung cấp những bằng chứng thực nghiệmchuyên sâu hơn, trong khi các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam đều được thựchiện dựa trên dữ liệu chung của tất cả các nhóm ngành trên thị trường chứng khoánViệtNam.Dođó,việcnghiêncứuvềtácđộngcủacảcácnhântốkinhtếvĩmôvàvi môđếngiácổphiếu,cụthểlàđốivớinhómngànhDầukhíthìđếnnaytácgiảvẫn chưa tìm thấy nghiên cứu nào được thực hiện tại thị trường Việt Nam mặc dùđây là một nhóm ngành được ưu tiên hàng đầu để tăng trưởng kinh tế và đảm bảo anninhnănglượngquốcgia.
Do đó, tác giả tiếp tục kế thừa các lý thuyết nền và các nghiên cứu trước đểthực hiện đề tài nghiên cứu “Các nhân tố tác động đến giá cổ phiếu của các côngty ngành Dầu khí niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam” Kết quảnghiên cứu sẽ là cơ sở cho các nhà đầu tư tham khảo để lựa chọn các cổ phiếu saocho hiệu quả và phù hợp nhất đối với danh mục đầu tư của mình trước khi ra quyếtđịnhđầutư,đồngthờiđâycũnglàcơsởchocácnhàquảntrịdoanhnghiệplậpkế hoạchvàđưarachiếnlượcphùhợpnhằmthuhútvốnđầutưtrênthịtrường.Hơnnữa,nghi êncứunàycũngsẽlàtiền đềmởrộngchocáchướngnghiêncứutiếptheo.
Tácgiả Phạmvi nghiên cứu Phươngphápnghiêncứu Biếnnghiêncứu Kếtquả nghiêncứu Cácnghiêncứunướcngoài
4côngty cóvốnhóathịtrườnglớnn h ấ t thuộc 3 ngành công nghiệp khác nhau và 1ngành dịch vụ baogồmD ầ u k h í , H ó a c h ấ t , Xi măng vàB ả o h i ể m t ạ i P a k i s t a n , v ớ i d ữ liệu được thu thập hằng quý bắt đầu từ tháng1/2004 đến tháng12/ 2010.
Lãisuất Chỉt á c đ ộ n g đ ế n ngành Bảohiểm Tỷg i á nghĩa hối đoái danh
Chỉ số (CPI) giá tiêu dùng
Syarif(2019) 7 công ty Dầu khí niêm yết trên Sở giao dịchchứng khoán Indonesia (BEI) trong giai đoạn2012 – 2017.
(2) Lựa chọn mô hình phùhợp bằng kiểm định Chow,Hausman.
Hệs ố g i á t h ị t r ư ờ n g t r ê n giátrịsổsách(P/BV) Khôngcóýnghĩa Tỷlện ợ t r ê n v ố n c h ủ s ở hữu(D/E) Khôngcóýnghĩa định R2 vàkiểm định t.
Harahap(2018) 6 công ty ngành Dầu khí niêm yết trên
Sởgiao dịch chứng khoán Indonesia giai đoạn2012 – 2016.
(1) KiểmđịnhChow,Haus man để lựa chọn môhình hồi quyphù hợp.
(2)Phươngp h á p h ồ i m ô hình tác động ngẫu nhiên(REM).
6 công ty Dầu khí được lựachọn trênthịtrường chứng khoán Nigeria từ năm
Hệs ố g i á t r ê n t h u n h ậ p củamỗi cổ phiếu (P/E) (+) Cổtứctrên mỗi cổp h i ế u
17 cổ phiếu niêm yết trên thị trường chứngkhoánUAE(UnitedArabEmirates),đ ư ợ c thu thập trong khoảng thời gian từ 1990 đến2005.
Chỉ số giá tiêu dùng
Sharma(2011) 115 công ty từ sáu ngành công nghiệp: kỹthuật tổng hợp, dệt bông, hóa chất, sắt thép,điện và các ngành công nghiệp khác từ lĩnhvựcsảnxuấtbaogồmcáccôngtycôngnghiệp ximăng,côngnghiệpgiấy,côngnghiệp sản phẩm thực phẩm, công nghiệp lốpxe cao su và công nghiệp thuốc lá,… tronggiaiđoạn từ1993 đến 2009.
Tỷlệchia cổ tức(DP) Khôngcóýnghĩa
Hệs ố g i á t h ị t r ư ờ n g t r ê n giátrị sổsách (P/B) (+) Thun h ậ p t r ê n m ỗ i c ổ (+) phiếu(EPS)
7 ngân hàng trên Sở giao dịch chứng khoánAmman(Jordan)tronggiaiđoạn2005–
Phântíchtỷl ệ , t ư ơ n g qu an, phân tích phương sai(ANOVA) và mô hình hồiquybội tuyến tính.
20 cổ phiếu được niêm yết trên HOSE, dữliệutheotầnsuấtquýtronggiaiđoạntừ31/12/2 006đến 31/12/2012.
Chỉ số giá tiêu dùng
5 mã cổ phiếu có vốn hóa thị trường lớn nhấttrên sàn HOSE được lựa chọn để nghiên cứu:STB,VNM, DPM, PVD,VIC.
Dữliệutheotầnsuấtngàyvàđượcthunhậptừ kh i b ắ t đ ầ u đư ợc giao dị ch ch ođ ến n g à y 31/12/2008.
Chỉ có tác độngđếnmãcổph iếuVNM Đinh Bảo
Phương pháp hồi quy REMvàFEM.
Cấut r ú c t à i c h í n h ( T ỷ l ệ nợ/tổngtài sản)-CAP (+)
Mô hình hiệu ứng cố địnhFEMvàhiệuứngngẫunh iên(REM)
Tỷlệlợinhuậngiữlại Khôngcóýnghĩa Cổtứctrên mỗi cổp h i ế u
(+): Biến có tương quan thuận chiều với chỉ số giá cổ phiếu.
Chương 2 tìm hiểu tổng quan các khái niệm có liên quan, các cơ sở lý thuyếtcùngvớiđótácgiảcũngđãlượckhảocácnghiêncứuthựcnghiệmởcả tr ênthế giới và Việt Nam nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu, từ đó làm tiền đề để tiếnhành nghiên cứu thực trạng ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế vĩ mô và vi mô đếngiá cổ phiếu các công ty thuộc nhóm ngành Dầu khí niêm yết trên thị trường chứngkhoánViệtNam.
Môhìnhnghiêncứu
Nghiên cứu này sử dụng một cấu trúc dữ liệu bảng (Panel data) của 39 mã cổphiếu thuộc nhóm ngành Dầu khí được niêm yết trên các sàn giao dịch HOSE, HNXvàUPCOMđểphụcvụchobàinghiêncứu nhằmđểđảmbảomẫuđủlớnvàh ồiquycóýnghĩa.
Từn h ữ n g l ý t h u y ế t n ề n v à c á c n g h i ê n c ứ u t h ự c n g h i ệ m c ó l i ê n q u a n , m ô hình của bài nghiên cứu đã có sự kế thừa trọn vẹn mô hình của Harahap (2018),cùng với đó là mở rộng thêm cho mô hình nghiên cứu với một số biến độc lập đượclựa chọn từ nghiên cứu của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016), cụ thểnhưsau: Đầu tiên, cả hai nghiên cứu đều xem xét sự ảnh hưởng ở cả các nhân tố kinhtế vĩ mô và vi mô đối với giá cổ phiếu, điều này hoàn toàn phù hợp với mục tiêunghiêncứubanđầumàtácgiảđãđềra.MôhìnhnghiêncứucủaHarahap(201 8)thể hiện sự tác động của 5 biến độc lập gồm Lạm phát, Tỷ giá hối đoái, Giá dầu thếgiới, Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (D/E) và Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA)lên giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí trên thị trường chứng khoán Indonesia,trong khi nghiên cứu của Đinh Bảo Ngọc vàNguyễnChíC ư ờ n g ( 2 0 1 6 ) g i ả i t h í c h sự biến động của giá cổ phiếu thông qua 9 nhân tố được cho là có ảnh hưởng gồmThu nhập trênmỗi cổp h i ế u ( E P S ) , L ợ i t ứ c c ổ p h i ế u ( D Y ) , K h ả n ă n g s i n h l ờ i (ROA), Cơ hội tăng trưởng (GROW), Quy mô doanh nghiệp (SIZE),
L ã i s u ấ t t h ị trường (INTEREST) và được thực hiện trong bối cảnh tại thị trường chứng khoánViệtNa m S ởd ĩ l ạ i cós ự k ế t hợ pn h ư v ậ y là b ở i t ừ l â u I n d o n e s i a đ ã l à m ộ t đất nước có nền kinh tế phát triển vượt bật và luôn nằm trong top nền kinh tế lớn mạnhnhất của khu vực Đông Nam Á, ngược lại, Việt Nam đang là một nền kinh tế mớinổi cũng như thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn chỉ mới có sự phát triển trongnhững năm trở lại đây Chính vì vậy, cần có sự kết hợp hai mô hình hồi quy của cáctácgiảtrênđểxâydựngvàđiềuchỉnhmôhìnhướclượngsaochophùhợpvớiđiều kiện kinh tế của Việt Nam nói chung và với hoạt động của thị trường chứng khoántạiViệtNamnóiriêng.
Tuy nhiên, mô hình được áp dụng trong nghiên cứu này không hoàn toàngiống với các nghiên cứu gốc Bên cạnh sự thay đổi về dữ liệu nghiên cứu theo tầnsuất quý thay vì theo tần suất năm, tác giả quyết định không lựa chọn các nhân tốLợitứccổphiếu(DY),Cơhộităngtrưởng(GROW)vàLãisuấtthịtrường(INTEREST) từ mô hình hồi quy của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016)để thêm vào mô hìnhước lượng, mà thay vàođó, sau khi đã có sựx e m x é t t ừ nghiên cứu của Trương Đông Lộc (2009) và dựa trên lý thuyết Phân tích kỹ thuật đãđược trình bày tại mục 2.
3 thì Khối lượng giao dịch (VOL) sẽ là một trong nhữngnhân tố được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu Lý do chủ yếu đến từ các nguyênnhânsau:
(1) Việc xác định giá trị theo quý của chỉ tiêu cổ tức trên mỗi cổ phần là rấtkhó khăn nên biến DY đã không được tác giả lựa chọn là một trong những nhân tốtác động đến giá cổ phiếu trong nghiên cứu này Biến DY được đo lường bằng cáchlấy cổ tức của mỗi cổ phần chia cho giá trị thị trường của cổ phiếu đó, trong đó cổtức trên mỗi cổ phần được tính bằng lợi nhuận sau thuế dành trả cổ tức cho cổ đôngchiachosốcổphiếu đanglưuhành.Tuynhiên,thôngthường,việc chi trảc ổtứccủa các công ty cổ phần thường theo các kỳ hạn được ấn định trước, tùy thuộc vàochính sách cổ tức và do sự quyết định từ Đại hội đồng cổ đông mà các công ty đó cóthể trả cổ tức theo tháng, quý, 6 tháng hay một năm, do vậy, khó có thể xác địnhđượcgiátrịcủa chỉtiêunàytheoquý;
(2) Tác giả nhận thấy cómốiquan hệ giữa hai biếnG R O W v à S I Z E t r o n g mô hình nghiên cứu Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) Với biếnGROW, các tác giả đã tính toán dựa trên tốc độ tăng trưởng doanh thu, theo đó biếnSIZE cũng được tính toán bằng cách lấy logarit tự nhiên cơ số e tổng tài sản củatừng công ty Tuy nhiên, theo Sharma (2011) doanh thu và tổng tài sản là các chỉtiêu thể hiện quy mô của một doanh nghiệp, đồng thời Sukesti & ctg (2021) cũngđưaraýkiếnchorằngcáccôngtycóquymôlớnluôncóxuhướngliêntụctạora lợi nhuận do họ luôn có những tài nguyên và cơ hội kinh doanh tốt Trong nghiêncứu này, thay vì sử dụng cùng lúc cả hai biến GROW và SIZE thì tác giả quyết địnhlựa chọn biến SIZE cho mô hình của bài nghiên cứu, nguyên do là bởi tổng tài sảncủa một công ty có giá trị ổn định hơn vì không phải năm nào công ty cũng thựchiện mua bán các tài sản cố định, trong khi giá trị doanh thu lại biến động hàng quý,hàngnăm;
(3) Kết quả kiểm định mô hình của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường(2016) cho thấy mối tương quan mạnh mẽ giữa hai biến CPI và INTEREST đã làmcho mô hình hồi quy xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, dẫn đến việc các tác giả raquyết định loại biến INTEREST và giữ lại biến CPI sau khi đã tiến hành kiểm địnhđộ phù hợp của hai biến này đối với mô hình hồi quy Với nghiên cứu này, tác giảcũng lựa chọn biến CPI để thêm vào mô hình ước lượng hồi quy cho bài nghiên cứuthayvìbiếnINTEREST;
(4)Khối lượng giao dịch là số lượng cổ phiếu được giao dịch trên thị trườngtrongmộtkhoảngthờigiannhấtđịnh, mỗimột giaodịchmua hoặcbánc ổphiếuđều được tính vào trong khối lượng giao dịch Có thể nói, khối lượng giao dịch củamột mã cổ phiếu bất kỳ sẽ thể hiện tính thanh khoản cũng như nhu cầu của thịtrường đối với mã cổ phiếu đó. Thời điểm nghiên cứu của Trương Đông Lộc xuấthiện khi nền kinh tế mới trải qua cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu, theo đó nềnkinh tế Việt Nam cũng bị tác động mạnh mẽ, trong đó thị trường chứng khoán ViệtNam lúc bấy giờ lâm vào tình trạng ảm đạm, các nhà đầu tư bi quan do đầu năm chỉsố VN – INDEX chạm đáy thấp nhất trong lịch sử với 235.5 điểm cùng với sự xuấthiệncủacáctinđồnthấtthiệtbởidogiớiđầucơgâyrađãlàmchothịtrường bịlũng đoạn Do vậy, có thể kết quả chỉ đúng tại thời điểm Trương Đông Lộc nghiêncứu Việc tác giả lựa chọn nhân tố Khối lượng giao dịch nhằm tìm hiểu xem tại thịtrường Việt Nam, khối lượng giao dịch có thật sự tác động đến giá cổ phiếu haykhông.
Mộtvấnđềnữacầnđượclưuý,đólàmụcđíchnghiêncứucủacácnghiêncứugố cmàtácgiảkếthừacó sựkhácnhau,cụthể:Nghiên cứucủaHarahap(2018) xem xét tính tăng hoặc giảm của giá cổ phiếu khi có các nhân tố tác động đến, trongkhi nghiên cứu của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) lại đề cập đếnhiện tượng biến động giá cổ phiếu Biến động giá là tốc độ thay đổi giá của chứngkhoán trong một khoảng thời gian nhất định, do đó, sự biến động càng lớn thì rủi rolãi hoặc lỗ càng lớn Qua đó, có thể thấy kỳ vọng về dấu của 2 nghiên cứu này sẽ cósựkhácnhauđángkể.
Như vậy, tác giả đã đưa vào mô hình nghiên cứu các biến có khả năng tácđộng làm thay đổi giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầu khí là các nhân tố baogồm: Tốc độ tăng trưởng kinh tế (GDP), Giá dầu thế giới (GIADAU), Lạm phát(LAMPHAT), Tỷ giá USD/VND (TYGIA), Khối lượng giao dịch (VOL), Quy môdoanh nghiệp (SIZE), Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), Khả năng sinh lời (ROA)và Cấu trúc tài chính (D/E) Mô hình nghiên cứu thực nghiệm được áp dụng cho cáccôngtyngànhDầukhí tronggiaiđoạnquý3/2017–1/2022đượcxácđịnhnhưsau: GIA it =𝛽̂ 1 +𝛽̂ 2 GDP t +𝛽̂ 3 GIADAU t +𝛽̂ 4 LAMPHAT t +𝛽̂ 5 TYGIA t +𝛽̂ 6 VOL it +
𝛽̂ 7 SIZE it +𝛽̂ 8 EPS it +𝛽̂ 9 ROA it +𝛽̂ 10 D/E it +û it
Trong đó: i = 1, 2,…, N biểu thị số mã cổ phiếu của các công ty có trongnghiêncứu. t biểu thị thời gian nghiên cứu theo quý.β1làhệsốchặn. β2đếnβ10làhệsốhồiquy.uitlàs aisốngẫunhiên.
GIA Giá đóng cửa theo quýcủa39 mã cổ phiếu ngành Dầukhí
Tổngsảnphẩmquốcnội,đại diện cho nhân tố tốcđộ tăngtrưởngkinh tế củaViệt Nam.
Al–Tamimi&ctg.(2007),Nisa&Nishat
(2012), Đinh Bảo Ngọc vàNguyễnChí Cường(2016)
Trungbìnhtheoquýgiádầu thô ngọt nhẹ WTI(USD/ thùng), đại diệnchonhântốgiádầuth ế giới.
Chỉ số giá tiêu dùng(CPI),đạidiệnchonh ântốlạm phát.
Jasra & ctg (2012), Harahap (2018),Al – Tamimi & ctg (2007), Nisa &Nishat (2012), Trương Đông Lộc(2014), Đinh Bảo Ngọc và NguyễnChí Cường (2016), Phan Thị BíchNguyệtvàPhạmDươngPhươngThả o
Jasra & ctg (2012), Harahap (2018),Trương Đông Lộc (2014), Phan ThịBíchNguyệtvàPhạmDươngPhương Thảo(2013)
Tổng khối lượng cổphiếuđượcgiaodịch theoquý.
Tổngtài sản doanh nghiệp,đạidiệnnhântốquy mô doanh nghiệp.
Sharma(2011),Nisa &Nishat(2012),Almumani(2014),ĐinhBảoNgọcvàNgu yễnChí Cường(2016)
(2016),Al – Tamimi & ctg (2007), Sharma(2011), Nisa & Nishat (2012),Almumani (2014), Trương Đông Lộc(2014), Đinh Bảo Ngọc và NguyễnChí Cường(2016),PhùngTất Hữu
Tỷ suất sinh lời trên tổngtàisản, thểhiện nhântố khảnăngsinh lời.
Tỷlệnợ trên vốn chủ sở hữu, thể hiện nhân tố cấutrúctài chính.
Syarif(2019),Harahap(2018),Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí
Cường(2016) (+): Biến có tương quan thuận chiều với chỉ số giá cổ phiếu.
Giảthuyếtnghiêncứu
Kế thừa các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, nhữnggiả thuyết nghiên cứu được đề xuất cũng như kỳ vọng về mối quan hệ giữa các biếnđốivớigiácổphiếunhư sau:
Nhântốtốcđộtăngtrưởngkinhtế-Tổngsảnphẩmquốcnội(GDP): Để đo lường sự tăng trưởng và phát triển của nền kinh tế tác giả đã thông quaviệc sử dụng giá trị tăng trưởng thực của tổng sản phẩm quốc nội Dưới góc độ kinhtế học, tổng sản phẩm quốc nội (GDP) là tổng giá trị tiền tệ hoặc tổng giá trị thịtrường bằng tiền của hàng hóa và dịch vụ cuối cùng được sản xuất của một quốc giatrongm ộ t t h ờ i k ỳ nhất đị nh G D P bao g ồ m gi á t r ị của t ấ t cả t i ê u d ù n g hà n g h ó a công và tư nhân, đầu tư tiêu dùng của chính phủ và cán cân thương mại Ngoài ra,GDPt h ư ờ n g đ ư ợ c s ử d ụ n g đ ể x á c đ ị n h s ứ c k h ỏ e c ủ a n ề n k i n h t ế c ũ n g n h ư m ứ c sốngcủamộtquốcgia.Khimộtnềnkinhtếđượcxemlàpháttriểnthìkhôngchỉlà các doanhnghiệp trong nước sẽcó triển vọng tốt vềk h ả n ă n g h o ạ t đ ộ n g k i n h doanh, nguồn lực tài chính mạnh mẽ hơn, mà người dân của quốc gia đó cũng cócuộc sống ấm no và đầy đủ hơn, do vậy mà nhu cầu về đầu tư sẽ ngày càng nhiều sovới nhu cầu về tích lũy Bên cạnh đó, thị trường chứng khoán được xem là một kênhđầutưsinhlờihiệuquả,dovậy,cóthểnóirằnggiácổphiếusẽcóxuhướngtăngkhi nền kinh tế phát triển Với nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng giá trị tăng trưởngcủa GDP sẽ phản ánh được tiềm năng tăng giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầukhí niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam như trong nghiên cứu của Nisa& Nishat (2012) Mặc dù kỳ vọng của tác giả trái ngược với nghiên cứu của ĐinhBảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường
(2016) do nhóm tác giả đã sử dụng biến GDP đểđolườngsựbiếnđộnggiácổphiếuvàhọchorằng,khimộtquốcgiađạtđượctốcđộ tăng trưởng kinh tế cao và ổn định thì giá cổ phiếu thường ít bị dao động Nhưngnhìn chung, kết quả nghiên cứu của Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016)cũngchothấyảnhhưởngtíchcực củaGDPđếngiácổphiếu.
Giả thuyết H1: Tổng sản phẩm quốc nội có tác động cùng chiều đến giá cổphiếungànhDầukhí.
Kỳ vọng này cũng tương đồng với các nghiên cứu của Harahap (2018) vàPhan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo (2013), tuy nhiên tác giả lựachọn dầu thô WTI (West Texas Intermediate) hay còn được gọi là dầu thô ngọt, nhẹcủaTexaslàmđạiđiệnchonhântốgiádầuthôthếgiớitươngtựnhưnghiêncứ ucủa Harahap (2018),thay vìsửdụng trungbình giá dầuthô FOBg i a o n g a y m ỗ i ngày như trong nghiên cứu của Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương PhươngThảo
(2013) Dầu thô WTI là loại dầu có chất lượng dầu thô cao, nó có hàm lượnglưu huỳnh thấp và rất thích hợp được sử dụng làm nhiên liệu, do đó giá dầu nàyđượcdùnglàm chuẩnmựcchothươngmạidầutrênthếgiới(Hanafiah,2015).
Giá dầu thế giới là một chỉ báo của nền kinh tế thế giới vì dầu thô cần thiếtcho mọi hoạt động kinh tế Điều này là do các nhà đầu tư trên thị trường vốn chorằng nhucầungàycàngtăngchothấysựcảithiệncủanềnkinhtếtoàncầusaucuộc khủng hoảng Việc giá xăng dầu tăng chắc chắn gây sức ép mạnh mẽ lên các ngànhsản xuất Theo IMF trong Khin & Thambiah (2015), “giá dầu thô tiếp tục là vấn đềđược quan tâm trên toàn thế giới và nó cũng có tác động lớn đến hầu hết các nướcmớinổi” N h u cầu dầu mỏt h ế g iớ i n gày càngtăngk é o th eo n h u c ầ u về c á c mặ t hàng khai thác mỏ ngày càng tăng Ngược lại, giá năng lượng giảm phản ánh sự suyyếucủaphụchồikinhtếtoàncầu.Dođó,nếugiádầutăng,kỳvọngvềhiệuquả hoạt động được cải thiện của các công ty cũng sẽ tăng lên và tự động giá cổ phiếu sẽtăng (Jatirosa, 2014; Hasyim & Jabid, 2019) Nghiên cứu của Harahap (2018) cũngđã cho rằng giá dầu thế giới là yếu tố quyết định đáng kể đến thay đổi giá cổ phiếungànhDầukhí.
Giả thuyết H2: Giá dầu thế giới có ảnh hưởng đáng kể và cùng chiều đến giácổphiếungànhDầukhí.
Lạm phát là sựm ấ t g i á h a y l à m g i ả m s ứ c m u a c ủ a đ ồ n g t i ề n t ạ i m ộ t q u ố c gia Ngày nay, “lạm phát” là thuật ngữ được các nhà kinh tế học thường xuyên đềcập đến như một sự gia tăng chỉ số giá mở rộng đại diện cho mức giá tổng thể củahàng hóa và dịch vụ trong một nền kinh tế bao gồm như chỉ số giá tiêu dùng (CPI),sốgiảmphátGDP,… Dovậy,tácgiảđãđolườngnhântốlạmphátthôngquachỉsố giá tiêu dùng (CPI) Cách sử dụng chỉ số này phù hợp với tất cả các nghiên cứuthựcnghiệmmàtác giảđãtổnghợp.
Theo Maysami & Koh (2000) sự gia tăng của tỷ lệ lạm phát dự kiến có khảnăng dẫn đến các chính sách thắt chặt kinh tế có ảnh hưởng tiêu cực đến giá cổphiếu Ngoài ra, trong mô hình định giá dòng tiền, tỷ lệ lạm phát tăng lên làm tănglãi suất phi rủi ro danh nghĩa và tăng lãi suất chiết khấu Lạm phát ảnh hưởng đếnnền kinh tế thông qua thu nhập và sự thay đổi của hiệu quả sản xuất Giá cả hànghóa có xu hướng tăng phản ánh lạm phát đã làm giảm hiệu quả hoạt động của côngty.Nếu chi phí sản xuất của công ty tăng thìg i á b á n h à n g h o á c ũ n g s ẽ t ă n g t h e o , kéo theo làm giảm sức mua của xã hội, điều đó có thể làm ảnh hưởng đến lợi nhuậncủa công tysẽgiảm,làmchogiácổphiếucủacôngtycũnggiảmtheo.
Mối quanhệ giữalạm phát và giá cổ phiếu có thể là tích cực hoặct i ê u c ự c tùy thuộc vào việc nền kinh tế đang phải đối mặt với lạm phát dự kiến hay lạm phátngoài dự kiến (hay nói cách khác lạm phát không lường trước được) Lạm phát dựkiếnhaykỳvọngvềlạmphátxảyrakhicầuvượtquácung,nghĩalàmọingườisẽcó xu hướng tiêu dùng cho hàng hóa và dịch vụ nhiều hơn do giá cả của chúng ởhiện tại rẻ hơn so với trong tương lai, điều đó đã khiến giá cả tăng lên để kích thíchcung nhiều hơn Nếu trường hợp chỉ số CPI tăng trong tỷ lệ lạm phát dự kiến, nềnkinh tế vẫn trong tình trạng tăng trưởng bình thường, việc tăng giá nằm trong dựkiến của doanh nghiệp có thể làm tăng thu nhập của họ, điều này sẽ dẫn đến việcdoanh nghiệp có thể trả nhiều cổ tức hơn, từ đó ảnh hưởng tích cực đến tâm lý củanhà đầu tư đối với cổ phiếu và làm tăng giá cổ phiếu là điều hợp lý Mặt khác, khilạm phát là không lường trước được do các cú sốc, nền kinh tế trở nên tăng trưởngquá nóng, một sự gia tăng trong giá cả sẽ dẫn đến sự gia tăng trong chi phí sinh hoạtvà điều này sẽ chuyển các nguồn lực từ đầu tư để tiêu thụ. Thực vậy, khi lạm pháttăng lên, lãi suất danh nghĩa cũng tăng theo Tỷ lệ chiết khấu được sử dụng để xácđịnh giá trị nội tại của cổ phiếu do đó sẽ tăng lên, điều này sẽ làm giảm giá trị hiệntại của thu nhập ròng dẫn đến giá cổ phiếu thấp hơn Hơn nữa, nếu độ co giãn củacầu theo giá đối với các sản phẩm của công ty cao, thì sự gia tăng lạm phát có thểlàmgiảmdoanhthuvàthunhậpròngcủacôngtycũnglàmgiảmgiácổphiếu.
Mối quan hệ tiêu cực giữa lạm phát không lường trước được và giá chứngkhoán được Fama (1981) đưa ra giả thuyết là một hàm của mối quan hệ giữa lạmphát và hoạt động thực trong nền kinh tế Nghiên cứu này dựa trên lý thuyết APT,được xây dựng dựa trên mối quan hệ giữa những thay đổi bất ngờ trong nền kinh tếvà lợi nhuận cổ phiếu, do đó lạm phát dự kiến được cho là có ảnh hưởng tiêu cựcđến giá cổ phiếu Bên cạnh đó, hầu hết các nghiên cứu mà tác giả thu thập được đềukhẳng định tác động tiêu cực đáng kể của lạm phát đối với giá của cổ phiếu nhưnghiên cứu của Harahap (2018),
Al – Tamimi & ctg (2007), Nisa & Nishat (2012),và Trương Đông Lộc (2014).Tuy nhiên, với mục tiêu trở thành nước công nghiệptheohướnghiệnđạihóa,tácgiảtinrằngnhucầuvềcácsảnphẩmdầukhítạiViệ t
Namsẽngàymột tăngtrưởng nhanhchóngmặcchogiádầu thếgiớingàycàngtăngkhinềnkinhtếđang dầnđượcphục hồisauđạidịch.
Giả thuyết H3: Lạm phát có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều (+/-)vớigiácổphiếungànhDầukhí.
Tỷ giá hối đoái là một tỷ lệ trao đổi mà tại đó một loại tiền tệ của quốc gianày có thể được chuyển đổi thành một loại tiền tệ của quốc gia khác, hay được hiểungắn gọn hơn là giá của một đồng tiền được biểu thị thông qua đồng tiền khác. Diễnbiến tỷ giá hối đoái thường tập trung vào những thay đổi trong điều kiện thị trườngtín dụng, thể hiện qua sự thay đổi về chênh lệch lãi suất giữa các quốc gia và nhữngthay đổi trong chính sách tiền tệ của các ngân hàng trung ương Hệ thống thị trườngtự do và thương mại quốc tế cũng bị ảnh hưởng bởi những thay đổi của tỷ giá hốiđoáigiúpduytrìcáncânvốnvàcáncânthươngmại.
Trong nguyên cứu này, tác giả sử dụng đồng yết giá là đồng đô la Mỹ (USD)và đồng định giá là đồng tiền nội địa Việt Nam đồng (VND) tương tự như trongnghiên cứu của Trương Đông Lộc (2014) Đồng đô la Mỹ (USD) được xem là mộttrong những đồng tiền mạnh được sử dụng nhiều trong các giao dịch tại nước ta sovới đồng tiền của các quốc gia khác trên thế giới, cho thấy sự biến động của loạingoạitệnàysẽphảnánhđượctínhchínhxácvàphùhợptrongviệcnhìnnhậns ựtácđộngcủathayđổitỷgiáđếnthịtrườngchứngkhoán.Sựbiếnđộngcủatỷgiáh ối đoái là một thách thức thật sự đối với các nhà đầu tư khi họ có mong muốn róttiền vào thị trường vốn vì biến động tỷ giá hối đoái là một thống kê rất cơ bản đốivớicácnhàđầutưtrongviệcthựchiệncáchoạtđộngkinhtế(Kurniadi,2013). Đầu tiên, sự lên xuống đột ngột của tỷ giá hối đoái sẽ ảnh hưởng đến lợinhuận của công ty Đối với các công ty trong nước chỉ dựa vào nguyên liệu thô từnước ngoài, khi đồng tiền nội tệ giảm giá sẽ dẫn đến chi phí đầu vào mà các công tynàyphảichịulớnhơnvàđiềuđósẽlàmgiảmmứclợinhuậnthuđược,cũngnhư ảnh hưởng đến các doanh nghiệpchỉ dựa vào các khoản vay theohình thức đôl a Mỹ để tài trợ cho hoạt động kinh doanh của họ Do đó, điều này sẽ làm giảm giá cổphiếu của công ty đang giao dịch trên thị trường vốn Mặt khác, đối với các doanhnghiệp có xuất khẩu, khi tỷ giá hối đoái tăng làm cho dòng tiền nội tệ thu vào nhiềuhơn, dẫn đến lợi nhuận doanh nghiệp tăng, như vậy với tình hình hoạt động của cácdoanh nghiệp có sự tăng trưởng và phát triển thì sẽ thu hút nhiều hơn các nhà đầu tưvàocổphiếu,kéotheogiácổphiếutăng. Đối với hoạt động xuất nhập khẩu, sự biến động giá trị của đồng nội tệ trongkhi đồng ngoại tệ vẫn có sự ổn định cũng có tác động trực tiếp đến giá trị xuất khẩuvà nhập khẩu của một quốc gia, đồng thời đóng một vai trò quan trọng trong việcảnh hưởng đến cung và cầu đối với sản lượng xuất khẩu Cụ thể, nếu tỷ giá ViệtNam đồng tăng giá so với đồng đô la Mỹ sẽ có tác động đến sự phát triển của hoạtđộng tiếp thị sản phẩm của Việt Nam ra nước ngoài, đặc biệt là trong điều kiện cạnhtranh vềgiágay gắtnhưhiệnnay.Điềunày sẽgián tiếp tác động đếncánc â n thương mại do giá trịn h ậ p k h ẩ u g i ả m s o v ớ i g i á t r ị x u ấ t k h ẩ u , đ ồ n g t h ờ i n ó c ũ n g ảnhh ư ở n g đ ế n c á n c â n t h a n h t o á n c ủ a V i ệ t N a m v ì n g u ồ n v ố n t ă n g l ê n d o x u ấ t khẩu nhiều hơn nhập khẩu, từ đó kéo theo các tác động tích cực đến thị trườngchứng khoán Mặt khác, khi đồng tiền nội địa có giá trị cao thì hàng hóa xuất khẩusẽ trở nên đắt đỏ trên thị trường quốc tế, đây không phải là một dấu hiệu tốt Ngượclại, khi đồng nội tệ bịg i ả m g i á s o v ớ i n g o ạ i t ệ , g i á t r ị x u ấ t k h ẩ u c ủ a m ộ t q u ố c g i a trởnênthấphơnsovớixuấtkhẩucủanướcngoàicùngvớiđólànhucầuvềngoạitệ tăng lên để phục vục h o h o ạ t đ ộ n g t h a n h t o á n c h o h à n g h ó a n h ậ p k h ẩ u , t h e o đ ó giá trị của đồng tiền đó sẽ tăng lên Tuy nhiên, việc xác định mối quan hệ thuậnchiềuhayngượcchiềucủagiácổphiếuvàtỷgiáhốiđoáicònphảitùythuộc vàocán cân xuất nhập khẩu của quốc gia đó Cụ thể, nếu một quốc gia thiên về xuấtkhẩu thì việc tỷ giá tăng có thể kéo theo sự tăng giá của cổ phiếu trên thị trường vàngược lại, nếu quốc gia đó thiên về nhập khẩu thì mối tương quan giữa tỷ giá hốiđoáivàgiáchứngkhoánlà nghịchchiềunhau.
Tỷ giá còn có ảnh hưởng trực tiếp đến dòng chu chuyển vốn của các nhà đầutư nước ngoài Khi tỷ giá hối đoái tăng, nghĩa là đồng nội tệ bị mất giá, có thể thuhút được nhiều lượng vốn từ nước ngoài đầu tư vào trong nước để tìm kiếm lợinhuận và hưởng chênh lệch giá Điều này làm tăng thanh khoản cho thị trườngchứngkhoánvàlàmgiácổphiếutăng.
Do vậy, có thể thấy tỷ giá hối đoái vừa có tác động tích cực vừa có tác độngtiêu cực đến giá cổ phiếu của các công ty được niêm yết trên thị trường chứngkhoán Khi tỷ giá hối đoái có tác động tích cực sẽ giống với các kết quả nghiên cứucủa Trương Đông Lộc (2014), Phan Thị Bích Nguyệt và Phạm Dương Phương Thảo(2013), và ngược lại,k h i t ỷ g i á h ố i đ o á i c ó t á c đ ộ n g t i ê u c ự c s ẽ g i ố n g v ớ i n g h i ê n cứu của Jasra & ctg (2012) Tuy nhiên, với nghiên cứu gốc Harahap (2018) lại chora kết quả không có ý nghĩa hồi quy đối với biến số tỷ giá hối đoái Trên cơ sở giảithích mối liên hệ giữa tỷ giá hối đoái và giá chứng khoán mà tác giả đã nêu trên, giảthuyếtđượcđưa ranhưsau:
Giả thuyết H4: Tỷ giá hối đoái USD/VND tăng có thể làm tăng (+)/ giảm (-)giácổphiếucủacáccôngtyngànhDầukhítại ViệtNam.
Khối lượng giao dịch cổ phiếu sẽ phản ánh phản ứng của thị trường Công tycó triển vọng tốt trong tương lai nếu có tín hiệu tốt trong thông tin được gửi đến.Như vậy, các nhà đầu tư sẽ quan tâm đến việc mua bán cổ phiếu Điều này đượcphản ánh trong những thay đổi về khối lượng giao dịch cổ phiếu khi phản ứng củathị trường là tích cực Hiệu quả thị trường sẽ cho thấy mối quan hệ giữa thông tinđược công bố liên quan đến thông tin dưới dạng báo cáo tài chính, chính trị, môitrường và xã hội về sự biến động của khối lượng giao dịch (Endri, 2016) Một thịtrường vốn hiệu quảcó thể được hiểu làmột thị trườngmà giác ủ a m ộ t c h ứ n g khoán đã phản ánh thông tin có liên quan Theo Ross (1977), việc công bố thông tinkế toán đưa ra tín hiệu cho thấy công ty có triển vọng tốt trong tương lai (tin tốt),điều đó là nhằm để các nhà đầu tư quan tâm đến việc giao dịch cổ phiếu, khiến chothịtrường sẽphảnứngvớinhững thayđổitrongkhối lượng giaodịchcổphiếu.Như vậy,cóthể thấymốiquanhệgiữa việccôngbốthôngtinbáocáotàichính,điều kiện tài chính, chính trị xã hội với sự biến động của khối lượng giao dịch cổ phiếutrong hiệu quả thị trường Theo Trương Đông Lộc (2009), mối quan hệ nhân quảgiữa giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch đã nhận được sự quan tâm đặc biệt vàđược nghiên cứu rộng rãi ở cả thị trường phát triển và thị trường mới nổi; cùng vớiđó, phần lớn các nghiên cứu này thường chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa sựthay đổi giá cổ phiếu và khối lượng giao dịch như các nghiên cứu của Ying (1966),Crouch(1970),Wood&ctg.
Phươngphápthuthậpsốliệu
Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên dữ liệu thứ cấp được thu thập trêncác báo cáo tài chính của 39 công ty được niêm yết thuộc nhóm ngành Dầu khí trênthị trường chứng khoán Việt Nam, ứng với các sàn: HOSE, HNX và UPCOM trong19 quý (giai đoạn quý 3/2017 đến quý 1/2022) và từ các website chính thống. Việcxác định mẫu trong bài nghiên cứu này dựa trên phương pháp lấy mẫu có chủ đích,trongđómẫucủacông tyđượcchọn dựatrêncáctiêuchínhấtđịnhnhưsau:
Các doanh nghiệp được lựa chọn theo chuỗi giá trị ngành Dầu khí tạiViệt Nam ở cả 3 khâu chính, cụ thể: (1) Thượng nguồn (tìm kiếm,thăm dò và khai thác dầu khí), (2) Trung nguồn (xử lý khí tự nhiên,vận tải dầu khí), và (3) Hạ nguồn (lọc hóa dầu, phân phối xăng dầu vàkhí thấp áp) để có thể xem xét một cách toàn diện hơn về các ảnhhưởngđếngiácổphiếucủanhómngànhnày.
Các doanh nghiệp này được niêm yết liên tục để nghiên cứu ở cả basàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam, bao gồm: HOSE, HNX vàUPCOM; đặc biệt, không xảy ra những trường hợp như doanh nghiệpbị hủy niêm yết hay chuyển sang sàn giao dịch khác nhằm tránh làmkhuyếtđithôngtingiaodịch và giá cổphiếutrongngày.
Cung cấp đầy đủ và minh bạch các thông tin cần thiết về báo cáo tàichính trong suốt giai đoạn mà tác giả lựa chọn phục vụ cho mục đíchnghiêncứu.
Bên cạnh đó, dữ liệu các biến có trong mô hình hồi quy được tính toán và thuthậpnhư sau: Đầu tiên, với biến phụ thuộc GIA là dữ liệu giá cổ phiếu của các công ty, tácgiả đã lựa chọn lấy giá đóng cửa ngày cuối cùng của tháng cuối của mỗi quý cótrong năm của các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành Dầu khí đã được lựa chọn theocáctiêuchíđãnêutrên,dữliệuthuthậpđượcthôngquawebsitehttps://vn.investing.co m/
GDP – Tổng sản phẩm quốc nội: Dữ liệu được tính toán theo phầntrăm tăng trưởng so với cùng kỳ quý trước nhằm phản ánh mức thayđổi tương đối của GDP theo thời gian Nguồn dữ liệu được thu thập từwebsitehttps://finance.vietstock.vn/.
GIADAU - Giá dầu thế giới: Dữ liệu thu thập theo cơ sở dữ liệu hàngquýđượctínhtheophươngpháptrungbìnhcộnggiảnđơntừn guồndữ liệu của Ngân hàng dự trữ liên bang Hoa Kỳ St Louis (Fred St.Louis).
LAMPHAT - Lạm phát: Tương tự như GDP nhưng thay vì theo tầnsuất quý, CPI lại được tính theo phần trăm thay đổi so với cùng kỳtháng trướcvà nguồndữliệu đượclấy từTổng cụct h ố n g k ê
V i ệ t Nam(GSO).Saukhithuthậpxong,tácgiảsửdụngcôngcụtínhtoá n trong phần mềm Excel để tính toán giá trị trung bình theo quý để thểhiệndữ liệutheotầnsuấtquý.
TYGIA - Tỷ giá USD/VND: Tác giả thu thập cơ sở dữ liệu từ QuỹTiềntệQuốc tế(InternationalMonetaryFund–IMF).
VOL - Khối lượng giao dịch: Tổng giá trị cổ phiếu giao dịch theo quýthốngkêtrênwebsitehttps://finance.vietstock.vn/
(2) Đối với nhóm các nhân tố kinh tế vi mô (yếu tố nội sinh của cácdoanhnghiệp):
SIZE – Quy mô doanh nghiệp: Khoản mục Tổng tài sản trích từ Bảngcânđốikếtoán.
EPS – Thu nhập trên mỗi cổ phiếu: Khoản mục Lợi nhuận sau thuếtríchtừBảngkếtquảkinhdoanhtrừchocổtứcưuđãi(nếucó),sa uđó tất cả chia cho Tổng số lượng cổ phần đang lưu hành trích từThuyết minhbáocáotàichính.
ROA– Tỷ số sinh lời trên tổng tài sản: Khoản mục Lợi nhuận sau thuếtrích từ Bảng kết quả kinh doanh chia cho Tổng tài sản bình quân,trong đó Tổng tài sản bình quân sẽ bằng Tổng tài sản đầu kỳ cộngTổngtàisảncuốikỳ,tấtcảchia cho 2.
D/E – Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản: Khoản mục Nợ phải trả chia chokhoản mục Vốn chủ sở hữu và được tính theo phần trăm (%) Cả haikhoản mụcđềuđượctríchtừBảngcânđốikếtoán.
Ngoài ra, để giúp cho việc diễn đạt ý nghĩa kết quả nghiên cứu phù hợp hơnvới mô hình ước lượng, dữ liệu giá hằng quý cùng các nhân tố bao gồm Giá dầu thếgiới, Tỷ giá USD/VND, Khối lượng giao dịch, Quy mô doanh nghiệp sẽ đượcchuyển sang hóa sang dạng logarit tự nhiên cơ số e với mục đích là nhằm giảm bớtđộ phân tán cao, cũng như giảm thiểu một số quan sát có giá trị bất thường của dữliệu gốc Với việc dùng dữ liệu dưới dạng logarit, tác giả cho rằng sẽ thuận lợi hơntrongviệcnhậndạngvàphântíchdữ liệu.
Biến Cáchtính Đơnvịtính Nguồn dữ liệu
GIA Logarit cơ số e giá cổ phiếu theo quý của cáccôngty VNĐ Interesting
GDP Tổngsản phẩm quốcnội % Vietstock
GIADAU Giádầu ngọtnhẹWTI USD/thùng Fred
LAMPHAT Chỉ sốgiá tiêu dùng(CPI) % GSO
TYGIA Logaritcơ số eTỷgiá hối đoáiUSD/VND VNĐ IMF VOL LogaritcơsốeKhốilượnggiaodịch Cổ phiếu Vietstock
SIZE Logaritcơ sốeTổngtàisản VNĐ Báocáotài chính
EPS Lợinhun suthuec o tc ưu ãiđãi (neucó) oư ợ n g cohǎnđãingư u hành VNĐ Báocáotài chính
Lợinhunròng Tong tài sǎ̌n bình quânTongtài sǎ̌n bìnhquân Tongtàisǎ̌n ǎuđãi ky+Tong tàisǎ̌ncuoiky
D/E ợhǎ̌i trǎ̌Vonchsh u % Báocáotài chính
LNGIA it =𝛽̂ 1 +𝛽̂ 2 GDP t +𝛽̂ 3 GIADAU t +𝛽̂4LAMPHAT t +𝛽̂ 5 LNTYGIA t +𝛽̂ 6
LNVOL it +𝛽̂ 7 LNSIZE it +𝛽̂ 8 EPS it +𝛽̂ 9 ROA it +𝛽̂ 10 D/E it +û it
… , N b i ể u t h ị s ố m ã c ổ p h i ế u c ủ a c á c c ô n g t y c ó t r o n g nghiêncứu. t biểu thị thời gian nghiên cứu theo quý.β1làhệsốchặn. β2đếnβ10làhệsốhồiquy. uitlàsaisốngẫunhiên.
Sau khi đã thu thập xong các dữ liệu cần thiết, tác giả tiến hành phân loại vàtổc h ứ c d ữ l i ệ u t h e o d ạ n g b ả n g g ộ p ( S t a c k e d p a n e l d a t a ) t h e o t ừ n g m ã c ổ p h i ế u công ty và phân bổ theo từng quý cụ thể Dữ liệu bảng thường cung cấp cho nhànghiên cứu một số lượng lớn các điểm dữ liệu, do đó cải thiện hiệu quả của các ướctính kinhtếlượng Hơn nữa,việcsửdụngdữliệu bảng cung cấpn h ữ n g l ợ i í c h chính cho việc ước lượng kinh tế lượng trong ít nhất ba lĩnh vực: (1) Xác định cácmôh ì n h k i n h t ế v à p h â n b i ệ t g iữ a cá c g i ả t h u y ế t ki nh t ế cạ n h t r a n h ;
( 2 ) L oạ ib ỏ hoặc giảm độ chệch ước lượng, và (3) Giảm các vấn đề về đa cộng tuyến dữl i ệ u Dữ liệu bảng được đặc trưng hai chiều là các đơn vị chéo N và những khoảng thờigian quan sát các đơn vị chéo T (time periods) Do vậy, công thức tính số quan sátđốivớidữ liệubảngsẽlàNxT.
Bên cạnh đó, việc xácđịnh và tính toáncỡmẫu sao cho phù hợpv ớ i p h â n tích hồi quy và mô hình hồi quy có ý nghĩa nhằm có thể đưa ra các kết quả đủ độ tincậy là cực kỳ quan trọng, bởi trong nghiên cứu định lượng, khả năng đưa ra kết luậnvới độ tin cậy hợp lý phụ thuộc vào việc tính toán cỡ mẫu chính xác, vì nếu khôngcó điều này, nó có thể dẫn đến kết quả bị bỏ sót, sai lệch hoặc đơn giản là khôngchính xác Nếu kích thước mẫu quá nhỏ, nó sẽ không mang lại kết quả hợp lệ hoặckhông thể hiện đầy đủ các thực tế của quần thể đang được nghiên cứu Mặt khác,trong khi kích thước mẫu lớn hơn mang lại biên sai số nhỏ hơn và mang tính đạidiện hơn, thì cỡ mẫu quá lớn có thể làm cho toàn bộ nghiên cứu sẽ trở nên phức tạpvà tăng đáng kể thời gian thực hiện nghiên cứu Trong bài nghiên cứu này, để có thểước tính một kích thước mẫu tối thiểu, tác giả đã sử dụng các công thức tính toán cỡmẫu tối thiểu của Green (1991) và Tabachnick & Fidell (2007) đã đề xuất Họ chorằng, nếu N là kích thước mẫu và m là số biến độc lập, thì cỡ mẫu mong muốn tốithiểuchokếtquảcóýnghĩalàN≥50+8mđểkiểmtramôhìnhhồiquytổngthểvà N ≥
104 + m để đánh giá các yếu tố độc lập riêng lẻ, trong đó tùy thuộc vào nhucầu nghiên cứu của mỗi tác giả hoặc nhóm tác giả mà sẽ ưu tiên lựa chọn công thứcướclượngmẫuphùhợp.Vớinghiêncứunày,sốbiếnđộclậplà9,dođó,N≥50+
Phươngphápxửlýdữliệu
Phântích thống kêmôtả
Thống kêmô tả cung cấp thông tin tóm tắt về các đặc điểm và sựp h â n b ổ của các giá trị trong một hoặc nhiều tập dữ liệu, đây là một tập hợp các công cụ môtả định lượng dữ liệu ở dạng tóm tắt và đồ thị Thống kê mô tả cổ điển cho phép cácnhà phân tích có cái nhìn nhanh về xu hướng trọng tâm và mức độ phân tán của cácgiá trị trong tập dữ liệu.Chúng hữu ích trong việc hiểu phân phối dữ liệu và so sánhcác phân phối dữ liệu Thông qua phần mềm Stata 14.0, tác giả tiến hành xem xéttoàn bộ dữ liệu để có thể hình dung một cách tổng quát cũng như tóm tắt các đặctrưng cơ bản dựa trên các chỉ số thống kê thông thường như tổng số quan sát(Observation), giá trị trung bình (Mean), giá trị tối đa(Maximum), giá trị tối thiểu(Minimum) và độ lệch chuẩn (Standard deviation) của các nhân tố đã được đề xuấtlà có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí trên thị trường chứng khoán ViệtNamtronggiaiđoạntừquý3/2017đếnquý1/2022.
Phântíchmôhìnhhồiquy
Đối với mô hình hồi quy dữ liệu bảng, ba phương pháp được sử dụng phổbiếnđólà:
OLS); (2) Mô hình tác động cố định (FEM); và (3) Mô hình tác động ngẫu nhiên(REM) Tuy nhiên, phương pháp hồi quy OLS không được tác giả sử dụng trongnghiên cứu này vì nó không đáng tin cậy Mô hình Pooled OLS được sử dụng vớigiả định rằng không có sự khác biệt giữa các đơn vị chéo, nghĩa là không có sự khácbiệt về đặc trưng riêng của từng công ty trong mẫu nghiên cứu, nói cách khác, môhình khôngphản ánhđược sự thay đổi củacác tham số ước lượngt h e o t ừ n g c ô n g ty Theo đó, các tham số ước lượng đều là tham số chung cho tất cả các công ty vànó không thay đổi theo thời gian Trong khi đó, dữ liệu bảng là sự kết hợp các quansát theo chuỗi thời gian và trên các đơn vị cá thể khác nhau Việc sử dụng phươngpháp hồi quy gộp đối với dữ liệu bảng có thể dẫn đến các kết quả ước lượng khôngvững hoặc bị lệch vì thông thường giả định của của mô hình Pooled OLS chỉ đúngkhi tất cả các công ty là đồng nhất về phương thức quản lý, triết lý kinh doanh, nhưng điều này lại hiếm xảy ra trong thực tế và trong nghiên cứu này Do vậy, môhìnhFEM vàREM đãđượctácgiảsửdụng khắcphụcđượcnhượcđiểmnày:
Mô hình FEM được sử dụng để phản ánh tác động của các biến giải thích đếnbiến phụ thuộc có tính đến đặc trưng riêng của từng công ty Theo đó, FEM giả địnhcác hệ số hồi quy riêng phần giống nhau nhưng các hệ số chặn hồi quy được phânbiệtgiữa các công ty.
LNGIA it =𝛽̂ 1i +𝛽̂ 2 GDP t +𝛽̂ 3 GIADAU t +𝛽̂4LAMPHAT t +𝛽̂ 5 LNTYGIA t +𝛽̂ 6 LNVOL it
+𝛽̂ 7 LNSIZE it +𝛽̂ 8 EPS it +𝛽̂ 9 ROA it +𝛽̂ 10 D/E it +û it
(1) Hệ sốβ1ibao gồm hệ số chặn và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo,được gọi là tham số đặc trưng đối tượng (Subject - specific parameters), đồng thờicũng được gọi là thành phần tác động cố định (fixed effect) Tác động cố định ở đâyđược hiểu rằng β1ikhông thay đổi theo thời gian và sự xuất hiện của β1igiúp phảnánhsựkhôngđồngnhấtvềđặcđiểmgiữacáccôngtytrongmẫunghiêncứudotác độngcủacácbiếnkhôngthểquansátđược,nhờđó,FEMgiảiquyếtđượccácvấnđềbịb ỏsót.
Môh ì n h t á c đ ộ n g n g ẫ u n h i ê n ( R E M ) c ò n đ ư ợ c g ọ i l à m ô h ì n h c á c t h à n h phần sai số (Error components model) Nếu FEM cho rằng các công ty khác nhaugiữahệsốchặncốđịnh,thìmôhìnhREMchorằngcósựkhácnhaucủacáccôngty thể hiện ở sai số Như vậy, với ý tưởng bắt đầu từ thay vì xem β1ilà cố định màgiả định nó là một biến ngẫu nhiên có giá trị trung bình là β1 Khi đó, hệ số chặn củamỗicôngtytrongmẫunghiêncứuđượcbiểuthịnhư sau: β 1i = β 1 + ε i
Trong đó: β1là hệ số chặn chung của tất cả công ty trong mẫu nghiên cứu,nghĩa là các công ty này đều có một giá trị trung bình chung là β1; εilà số hạng saisố, phản ánh tác động đặc trưng của từng công ty và được gọi làt h à n h p h ầ n t á c độngngẫunhiên(randomeffect).
LNGIA it =𝛽̂ 1 +𝛽̂ 2 GDP t +𝛽̂ 3 GIADAU t +𝛽̂4LAMPHAT t +𝛽̂ 5 LNTYGIA t +𝛽̂ 6 LNVOL it
+𝛽̂ 7 LNSIZE it +𝛽̂ 8 EPS it +𝛽̂ 9 ROA it +𝛽̂ 10 D/E it +𝗌 i+ 𝑢 it
Kiểmđịnhlựachọnmô hìnhphù hợp
Một trong những kiểm định được sử dụng nhiều nhất để xác định mô hìnhthích hợp là kiểm định Hausman Kiểm định này giúp chỉ định xem nên sử dụng môhình tác động cốđịnh(FEM)hay ngẫu nhiên(REM)là phùh ợ p v ớ i n g h i ê n c ứ u theocác giảthuyếtsau:
Nếu giá trị P – value của kiểm định Hausman có ý nghĩa thống kê nhỏ hơncác mức ý nghĩa là 1%, 5% và 10%, điều này cho phép kết luậng i ả t h u y ế t
H 0 b ị bácbỏvàchấpnhậngiảthuyếtH1.Khiđó,việckếtluậnphươngphápFEMp hù hợp cho mô hình ước lượng là hoàn toàn có cơ sở Nếu kết quả kiểm định ngược lạicáclậpluậntrênthìphươngphápREMlàphùhợphơn.
Kiểmđịnhcácvi phạmgiảthiếtmôhìnhhồiquy tuyếntính
Thuật ngữ đa cộng tuyến dùng để chỉ một tình huống trong đó có một mốiquan hệ tuyến tính chính xác (hoặc gần chính xác) giữa hai hoặc nhiều biến đầu vào(Hocking & Pendleton, 1983), hay nói cách khác, đa cộng tuyến xảy ra khi tồn tạimốiquanhệtuyến tính giữamộthoặctấtcảcácbiếnđộc lậpcótrong môhình. Đa cộng tuyến có thể khiến tham số độ dốc có độ lớn hoặc dấu của các hệ sốước lượng xuất hiện dấu hiệu không phù hợp với kỳ vọng Hơn nữa, trong một sốtrường hợp đa cộng tuyến, không có biến độc lập nào trong mô hình hồi quy sẽ chothấycóýnghĩathốngkê,mặcdùhệsốxácđịnhR 2 lớn.Điềunàyphầnlớnlàdoả nh hưởng của đa cộng tuyến đối với sai số chuẩn của các ước lượng Ngoài ra,nhữngthayđổinhỏđốivớidữliệunhưgiảmhoặctăngsốlượngquansáthayloạibỏ biến có mức ý nghĩa thấp có thể dẫn đến những thay đổi mạnh mẽ trong ước tínhtham số khi một mô hình có đa cộng tuyến Nhìn chung, hiện tượng này ảnh hưởngrất nhiều đến kết quả kiểm định mô hình Chinh vì vậy, để đảm bảo cho tính hiệuquả và chính xác của mô hình hồi quy, ta cần tiến hành kiểm định hiện tượng đacộng tuyến trước khi tiến hành chạy hồi quy các mô hình tác độngc ố đ ị n h ( F E M ) và mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) nhằm sớm phát hiện kịp thời và có biệnphápkhắcphục hợplý.
Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm tra mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộngtuyến hay không thông qua việc xem xét ma trận tương quan và giá trị nhân tửphóngđạiphươngsaiVIF(VarianceInflationFactor):
Tương quan là thước đo mức độ liên quan của hai hay nhiều biến với nhau,còn được gọi là sự phụ thuộc tuyến tính Do vậy, ma trận tương quan là một bảnghiển thị các hệ số tương quan giữa các tập hợp các biến, hay nói cách khác nó cungcấpmốitươngquangiữa tấtcảcác cặpgiátrị cóthểcó, điềunàychophép phát j j hiện mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hìnhước lượng hồi quy, đồng thời xem xét vấn đề đa cộng tuyến dựa vào giá trị tuyệt đốicủa hệ số tương quan giữa các biến độc lập, bởi bản chất của đa cộng tuyến là domối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập Nếu tương quan giữa các biến độclập càng chặt thì mô hình có đa cộng tuyến càng nặng và ngược lại nếu tương quangiữa các biến độc lập càng yếu thì mô hình có đa cộng tuyến càng nhẹ Theo chuẩnso sánh của Farrar & Glauber (1967), hiện tượng đa cộng tuyến sẽ trở nên nghiêmtrọng nếu hệ số tương quan của các cặp biến độc lập trongm ô h ì n h c ó g i á t r ị l ớ n hơn0.8.
Trong đó,R 2 là là hệ số xác ịnh củǎ mô hình hồi quy phụ củǎ biến ộcđãi đãi lập jtheo các biến độc lập khác Nếu giá trị củaV I Fj< 10 thì kết luận mô hình khôngxảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại nếu VIFj> 10 có thể kết luận rằng môhìnhxảyrahiệntượngđacộngtuyếncao.
Sau khi đã thực hiện xong kiểm định, nếu mô hình xảy ra hiện tượng đa cộngtuyến ta có thể khắc phục bằng các biện pháp sau: (1) Loại bỏ các biến gây ra hiệntượngđacộngtuyến, (2)giatăngkíchthướcmẫuchonghiêncứuvàcuốicùnglà
(3) có thể tổng hợp các biến bị đa cộng tuyến thành một biến duy nhất để đưa vàomô hình.
Mô hình có thể bị tương tương quan khi dữ liệu bảng đã được tổng hợp phụcvụ cho bài nghiên cứu có đơn vị thời gian t quá dài Do vậy, tác giả cần phải thựchiện kiểm định tự tương quan sau khi đã lựa chọn được mô hình hồi quy phù hợp.Mô hình có tự tương quan là mô hình mà các sai số ngẫu nhiên của các quan sát phụthuộc lẫn nhau Nguyên nhân của hiện tượng này là do bản chất của các hiện tượngkinhtếnhưcáchiệntượngkinhtếcótínhchấtquántính(tínhì),haydotínhchấ t mạng nhện hoặc do tính tính trễ của dữ liệu Ngoài ra, mô hình tồn tại hiện tượng tựtương quan còn phụ thuộc vào cách mà các nhà nghiên cứu xử lý số liệu, cùng vớiviệc có thể xảy ra tình trạng mô hình thiếu biến quan trọng hoặc mô hình có dạnghàm sai Việc mô hình xuất hiện tự tương quan có thể dẫn đến các hậu quả sau: (1)Ước lượng của các phương sai bị lệch nên các kiểm định t và và kiểm định F khôngcòn chính xác; (2) Giá trị của hệ số xác định R 2 được ước lượng quá cao so với giátrịthực và(3)Saisốchuẩncủacácgiátrị dựbáokhôngcònđộtincậy.
Có nhiều cách có thể khắc phục hiện tượng tự tương quan của mô hình, tuynhiên, trong phần mềm Stata 14.0, đối với dữ liệu bảng tác giả sử dụng kiểm địnhWooldridge để xem xét và kiểm tra cho mô hình hồi quy của bài nghiên cứu với giảthuyếtnhư sau:
Nếu kết quả kiểm định chỉ ra giá trị P – value lớn hơn mức ý nghĩa 5% thìchấp nhận giả thuyết H0, tức là mô hình không xuất hiện hiện tượng tự tương quanvà ngược lại Một vấn đề cần chú ý đó là trường hợp mô hình tồn tại hiện tượng tựtương quan, khi đó tác giả sẽ thực hiện ước lượng hồi quy mô hình REM hoặc FEMmột lần nữa bằng phương pháp bình phương bé nhất tổng quát khả thi (FGLS) đểkhắcphụckhuyếttậtnày.
Hiện tượng phương sai sai số thay đổi xảy ra khi phương sai sai số trong môhình hồi quy là không bằng nhau tại mọi quan sát Việc mô hình xuất hiện hiệntượng phương sai sai số thay đổi thì ước lượng của các phương sai của các hệ số sẽbị lệch, do đó khoảng tin cậy và các kiểm định giả thuyết cùng với các hệ số khôngcòn giá trị sử dụng Bên cạnh đó các ước lượng vẫn là các ước lượng tuyến tínhnhưng không còn hiệu quả nữa Ngoài ra, các phép hồi quy với phương sai thay đổicho thấy một mô hình trong đó phương sai của phần dư tăng lên cùng với các giá trịphù hợp Đối với nghiên cứu này, sau khi đã lựa chọn được mô hình hồi quy phùhợpbằngphươngphápHausman,tácgiảsẽsửdụngkiểmđịnhWaldđốivới mô hình FEM hoặc kiểm định nhân tử Lagrange đối với mô hình REM theo các giảthuyếtnhư sau:
Tương tự như kiểm định hiện tượng tự tương quan, các phương pháp kiểmđịnh phương sai sai số thay đổi, cụ thể ở đây là kiểm định Wald và kiểm định nhântử Lagrange nếu cho ra kết quả có P – value lớn hơn mức ý nghĩa 5%, như vậy cóthể kết luận mô hình không bị phương sai sai số thay đổi và ngược lại Trường hợpmô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan, việc khắc phục sẽ được thực hiện thôngquaphươngphápbìnhphươngbénhấttổngquátkhảthi(FGLS).
Từ cơ sở các lý thuyết nền và các nghiên cứu thực nghiệm về ảnh hưởng củacác nhân tố có tác động đến giá cổ phiếu của các công ty, tác giả đã triển khai xâydựng và đề xuất mô hình hồi quy phù hợp nhằm phục vụ cho mục đích đo lườngmức độ tác động củacác nhân tốđến giá cổ phiếu của các công ty thuộc nhómngành Dầu khí niêm yết tại ba sàn giao dịch chứng khoán của Việt Nam Sau khi đãnhậndiệnđượccácnhântốđượccholàcóảnhhưởngđếngiácổphiếuthìtácgiảđãt iếnhànhthuthậpbộdữliệucầnthiết,cùngvớiđólàsắpxếpvàtổchứcthànhdữ liệu bảng(Paneldata) Cách thu thập dữliệu cụ thể chom ô h ì n h n g h i ê n c ứ u cũng được tác giả thể hiện đầy đủ trong chương này Ngoài ra, trong chương 3, tácgiả cũng trình bày rõ phương pháp xác định kích thước mẫu theo các công thức củaGreen (1991) và Tabachnick & Fidell (2007) nhằm đảm bảo bài nghiên cứu đã cómột kích thước mẫu phù hợp Cuối cùng, thông qua phần mềm Stata 14.0,nghiêncứu đã được tiến hành thực hiện theo phương pháp định lượng với bộ dữ liệu thứcấp.
Kếtquả nghiêncứu
Thốngkêmôtảcácbiến
Giá trịtrungbì nh Độlệchc huẩn
Bảng 4.1 cho thấy cái nhìn tổng quan đối với bộ dữ liệu mẫu nghiên cứu, cụthể là các dữ liệu của giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí niêm yết trên các sàngiao dịch HOSE, HNX và UPCOM cùng với những nhân tố kinh tế vĩ mô và vi môđược cho là có tác động đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí trong khoảng thời gian từquý3/2017đếnquý1/2022như sau:
Số quan sát giữa các biến không có sự chênh lệch và đồng đều ở mức741quan sát Trước khi xây dựng bộ dữ liệu mẫu, tác giả đã xem xét và kiểm tra cẩnthận về tính khuyết của dữ liệu, các dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu trong giai đoạntừ quý 3/2017 đến quý 1/2022 đều được công bố đầy đủ Do vậy, các quan sát củadữ liệu có tính đồng nhất,điều này sẽ làm cho kết quả nghiên cứu trở nên đáng tincậyhơn.
Giá cổ phiếu trung bình của các công ty ngànhD ầ u k h í l à
1 6 , 0 0 4 7 5 đ ồ n g cho một cổ phiếu, sự phân bố của giá cổ phiếu cao nhất thuộc về cổ phiếu của TổngCông ty khí Việt Nam (GAS) tương ứng với 116,571 đồng, trong khi công ty có giácổ phiếu thấp nhất là Công ty Cổ phần Xây lắp Dầu khí Miền Trung (PXM) với giá200 đồng Nhìn chung, trong những năm hoạt động kinh doanh của mình, PXM liêntục gặp tình trạng thua lỗ kéo dài và phải trải qua hoạt động tái cơ cấu từ năm 2013đến nay Điều đó đã làm cho tình hình công ty trở nên mất cân đối nghiêm trọng,công ty không đủ tài chính để trang trải cho các chi phí cần thiết Với tình hình hoạtđộng kinh doanh như vậy, các nhà đầu tư đều không mấy mặn mà với cổ phiếu củaPXM nên rất ít giao dịch được thực hiện đối với mã cổ phiếu này, do vậy giá của cổphiếu PXM hầu như chỉ dừng lại trong khoảng từ 300 đồng đến 600 đồng/cổ phiếu,200 đồng là mức giá thấp nhất mà PXM nhận được ở quý 4/2019. Ngoài ra, số liệuthống kê cho thấy độ lệch chuẩn của giá cổ phiếu giữa các công ty trong thời giannghiên cứu ở mức 17,650.51 đồng, cao hơn giá trị trung bình của cổ phiếu, điều nàycho thấy mức độ chênh lệch về giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầu khí là khálớn.
V i ệ t Nam đạt mức 5.14%, trong đó có sự tăng trưởng nhiều nhất được thể hiện ở quý4/2017 với 7.65%, tuy nhiên tại quý 3/2021ứ n g v ớ i m ứ c g i ả m 6 1 7 % s o v ớ i c ù n g kỳ năm trước, nền kinh tế Việt Nam được cho là ghi nhận mức tăng trưởng âm kỷlục kể từ khi GDP quý được công bố đến nay Kể từ đầu năm 2019, cả Việt Nam vàthếgiớiđãhứngchịunhiềuảnhhưởngnặngnềcủađạidịchCOVID–
19,nhưngbất kể ảnh hưởng của làn sóng dịch bệnh, năm 2019 và 2020, Việt Nam vẫn là quốcgia có nền kinh tế phát triển tốt và tốc độ tăng trưởng GDP có sự tăng trưởng đángkể, ổn định cũng như là số ít những nền kinh tế ở châu Á tăng trưởng dương năm2020.Tuynhiên,đếngầncuốiquý2/2021,doxuấthiệnnhiềubiếnchủngmớinên hoạt động giãn cách xã hội giữa các tỉnh thành kéo dài đã ảnh hưởng nghiêm trọngđến mọi lĩnh vực của nền kinh tế Với tình hình đó, theo báo cáo của Tổng cụcThống kê cho thấy đã có 90,300 doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường, tỷ lệ này đã cósự gia tăng 15.3% so với cùng kỳ năm trước, cùng với mức độ chênh lệch của GDPgiữa các quý trong thời gian nghiên cứu ở mức cao là 3.27% đã chỉ ra được tínhnghiêm trọng của đại dịch đối với nền kinh tế Việt Nam Tuy nhiên, nhìn chungtrong dài hạn Việt Nam vẫn sẽ có sự tăng trưởng tốt và lạc quan do chung quy dịchbệnhđãđượckiểmsoáttốtởquý4/2021vàquý1/2022.
Giá dầu thế giới về tổng quan có xu hướng tăng dần qua từng quý do nhu cầutiêu thụ dầu gắn liền với hầu hết các hoạt động sản xuất trong nền kinh tế Ở quý1/2022 khi nền kinh tế có dấu hiệu phục hồi thì giá dầu thô ngọt nhẹ (WTI) đã chạmngưỡng 95.18 USD/thùng, điều này là do áp lực của quá trình hồi phục kinh tế sauđại dịch và do tổ chức các nước xuất khẩu dầu mỏ lớn nhất OPEC + vẫn chưa có ýđịnh nới lỏng nguồn cung dầu cho thế giới, vì vậy lượng cung dầu hiện tại là khôngđủ để cân bằng lại nhu cầu của thị trường Mặt khác, giá dầu thô đã có lúc ở mứcthấpn h ấ t l à 2 7 9 6 U S D / t h ù n g t ạ i q u ý 1 / 2 0 2 0 , đ â y l à t h ờ i đ i ể m m à d ị c h b ệ n h COVID–
19bắtđầucódấuhiệunghiêmtrọnghơn,vìvậynóđãlàmtrìtrệmọihoạtđộngkin htếcủathếgiới,dẫnđếnnhucầuvềdầuthôbịgiảmsút,khiếnchogiá dầu liên tục giảm Ngoài ra, kết quả thống kê còn cho thấy, trong thời giannghiên cứu, độ chênh lệch giá dầu thế giới là 14.43 USD/thùng và có giá trung bìnhlà58.73USD/thùng.
Sự biến động của tỷ giá giá hối đoái giữa đồng yết Đô la Mỹ và đồng địnhViệtNamđồnghầuhếtluôntheochiềuhướnggiatăngquatừngthờikỳ,mộtphầnlà do chính sách quản lý kinh tế của Nhà nước nhằm giúp cho các nhà xuất khẩutrong nước có lợi thế và tăng sức cạnh tranh của hàng hóa nội địa, do vậy việc phágiá tiền đồng làmột trong những công cụhữu ích có thể thúcđ ẩ y s ự t ă n g t r ư ở n g củak i n h t ế t r o n g n ư ớ c T u y nhiên,v i ệ c t ỷ g i á t ă n g c ó t h ể k h i ế n c h o t â m l ý m ọ i người có xu hướng đầu cơ và tích trữ ngoại tệ để hưởng lợi nhuận từ chênh lệch giá,kéo theo tình trạng hàng hóa tăng giá một cách nhanh chóng, điều này sẽ gây ảnhhưởng xấu đến nền kinh tế. Như vậy, trong khoảng thời gian nghiên cứu từ quý3/2017 đến quý 1/2022, tỷ giá USD/VND đã có thời điểm tăng cao nhất là vàokhoảng tháng 4 đến 6 năm 2020 ở mức đỉnh điểm là 23,244.64 đồng và thấp nhất là22,434.71 đồng vào thời điểm từ đầu tháng 1 đến hết tháng 3 năm 2018 Ngoài ra,giátrịtrungbìnhcủatỷ giáUSD/VNDtrongthờigiannghiêncứuởkhoảng22,952.54đồngvàchỉchênhlệch290.31đồ nggiữa cácquývớinhau.
Đốivớinhântốlạmphát– LAMPHAT: Được thể hiện dựa trên giá trị trung bình cộng của tốc độ tăng trưởng theotháng để cho ra số liệu theo quý của chỉ số giá tiêu dùng (CPI), tốc độ tăng trưởnglạm phát trung bình của Việt Nam trong thời gian từ quý 3/2017 đến quý 1/2022 là0.25% và độ lệch giữa các quý là 0.27% Do ảnh hưởng của các yếu tố như dịch tảchâu Phi khiến nguồn cung sụt giảm đã khiến cho giá thịt heo trong nước tăng caotrước nhu cầu tiêu dùng của người dân trước dịp Tết nguyên đán, cũng như đã có sựđiều chỉnh tăng giá xăng, dầu theo giá thế giới, đồng thời chỉ số giá của hầu hếtnhóm hànghóa, dịchvụ đều tăng trongcuốinăm 2019n ê n t h ờ i đ i ể m q u ý 4 / 2 0 1 9 chỉ số giá tiêu dùng có sự tăng trưởng rất lớn ở mức 0.98% Bên cạnh đó, cũng cólúc chỉ số này có mức giảm sâu nhất khi giảm 0.30% so với cùng kỳ quý trước đốivới quý 2/2020, chínhv ì d o l à n s ó n g d ị c h b ệ n h b ù n g p h á t m ạ n h m ẽ t ạ i t h ờ i đ i ể m này đã dẫn đến thị trường và nhu cầu tiêu dùng hàng hóa dịch vụ của người dân gầnnhư bị đóng băng trong nhiều tháng, vì vậy đã dẫn đến việc chỉ số CPI giảm sútnghiêmtrọng.
Trung bình tổng khối lượng giao dịch cổ phiếu các doanh nghiệp ngànhDầukhí trong mẫu nghiên cứu có giá trị là 40.14 triệu cổ phiếu, cùng độ lệch chuẩn rấtlớn của khối lượng giao dịch giữa các công ty là 98.68 triệu cổ phiếu Doanh nghiệpcó tổng khối lượng giao dịch lớn nhất thuộc về Tổng Công ty cổ phần Dịch vụKỹthuậtDầukhíViệtNam(PVS)vớikhốilượngtươngứngxấpxỉ763triệucổphiếu, đây cũng là một trong những doanh nghiệp dẫn đầu về thị phần cổ phiếu được giaodịch trên thị trường chứng khoán Ngược lại, với khối lượng giao dịch chỉ 0.0001triệu cổ phiếu, CTCP Xăng dầu Dầu khí Phú Yên (PPY) trở thành doanh nghiệp cótổng khối lượng giao dịch thấp nhất trong 39 doanh nghiệp được lựa chọn nghiêncứu.
Kết quả thống kê bảng 4.1 chỉ ra rằng mẫu nghiên cứu có sự đa dạng về quymô tổng tài sản của 39 công ty ngành Dầu khí Cụ thể, giá trị trung bình của tổng tàisản xấp xỉ khoảng 71,529.74 tỷ đồng và với độ lệch chuẩn giữa các công ty ở cácquý là 148,648.5 tỷ đồng đã cho thấy sự chênh lệch rất lớn về quy mô Trong đó, ởquý 1/2022, với khối lượng tổng tài sản là 851,701.6 tỷ đồng của mình thì TổngCông ty Khí Việt Nam (GAS) trở thành doanh nghiệp có quy mô lớn nhất có trongmẫu, và cũng trong quý này doanh nghiệp có quy mô nhỏ nhất thuộc về Công ty Cổphần Xây lắp Dầu khí Miền Trung (PXM) với khối lượng tài sản chỉ vỏn vẹn ở mứchơn43.1tỷđồng.
Trong 39 doanh nghiệp dầu khí niêm yết tại thị trường chứng khoán ViệtNam được lựa chọnlàm mẫu nghiên cứu thìTổng công ty Cổ phần Phân bónv à Hóa chất Dầu khí (DPM) có thu nhập trên mỗi cổ phiếu cao nhất là 5391 đồng/cổphiếu cho quý 1/2022 và ngược lại, CTCP Kết cấu Kim loại và Lắp máy Dầu khí làdoanh nghiệp có thu nhập trên mỗi cổ phiếu thấp nhất khi tạo ra thu nhập âm chomỗi cổ phiếu với giá trị là – 2928 đồng ở quý 4/2019 Ngoài ra, nhân tố EPS có giátrị trung bình là 298.8 đồng và độ lệch chuẩn là 562.01 đồng cho ở thấy giai đoạnnày chênh lệch về thu nhập mà các doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu tạo ra trênmỗicổphiếulàkhálớn.
Khả năng sinh lời trên tổng tài sản trung bình của các công ty ngành Dầu khíở khoảng 0.59%, nghĩa là cứ 100 đồng tổng tài sản thì các công ty chỉ có thể tạo ra59đồnglợinhuận.TỷlệsinhlờitrêntổngtàisảncaonhấtthuộcvềTổngcôngty
Cổ phần Phân bón và Hóa chất Dầu khí (DPM) với 14.21% tại quý 1/2022. Khôngbất ngờ khi Công ty Cổ phần Xây lắp Dầu khí Miền Trung (PXM) ghi nhận tỷ lệsinh lời trên tổng tài sản thấp nhất với -14.49% Như tác giả đã giải thích ở trên,PXM liên tục có những hoạt độngtái cơ cấudo liên tục gặp tình tặng lỗ nặng,v ì vậyhầunhưtrongsuốtkhoảngthờigiancủanghiêncứu, cụthểlàtừquý 3/2017đến quý 1/2022 PXM đều không có giá trị ROA dương Ngoài ra, kết quả thống kêcho thấy độ lệch chuẩn của ROA giữa các công ty Dầu khí được niêm yết là 2.57%.Nhìn chung, phần lớn các công ty dầu khí có tỷ lệ ROA thấp, bởi do không có sựtương ứng giữa lợi nhuận thu được và tổng tài sản, hầu hết các công ty này đều cóxu hướng gia tăng tổng tài sản qua từng quý, ngược lại, lợi nhuận kinh doanh thuđược lại có sự giảm sút do tình hình dịch bệnh hoành hành đã làm gián đoạn cáchoạt động kinh tế, điều này đã khiến cho tỷ lệ sinh lời trên tổng tài sản của các côngtyngànhDầukhíngàymộtgiảmđi.
Với giá trị trung bình của biến D/E là 123.22%, kết quả thống kê cho thấyrằng các doanh nghiệp Dầu khí đang sử dụng hơn 123% nghĩa vụ nợ trong tổng tàisản của họ để tài trợ cho các hoạt động sản xuất kinh doanh của mình Bên cạnh đó,giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu lần lượt là848.53% (Tổng Công ty cổ phần Xây lắp Dầu khí Việt Nam – PVX) và – 122.48%(CTCP Xây lắp Dầu khí Miền Trung – PXM) Tuy nhiên, đây làm ộ t c h ỉ s ố t à i chính đo lường khả năng quản lý nợ của một doanh nghiệp bất kỳ và cho biết tài sảncủadoanhnghiệpđóđượctàitrợbaonhiêutừnợphảitrả.Dovậy,nếuhệsốnày cao hơn 1 (tức là lớn hơn 100%) thì có nghĩa là công ty đang gặp khó khăn trongviệc thanh toán các khoản nợ hiện tại Tương tự, nếu một công ty có hệ số D/E âmthì đây được coi là một dấu hiệu rất rủi ro do công ty đang có nhiều nợ phải trả hơntài sản và có thể có nguy cơ phá sản.Điều này chứng minh cả PVX và PXM đều lànhững công ty đang gặp khó khăn trong việc quản lý các khoản nợ của mình Ngoàira, hệ số D/E còn có độ chênh lệch là 115.19, cho thấy trong mẫu nghiên cứu cũngcónhữngcôngtycócấutrúctàichínhantoàn.
Kiểmđịnhhiệntƣợngđacộngtuyến
Việc sử dụng nhiều hơn một biến độc lập trong mô hình hồi quy có thể dẫnđếnvấnđềđacộngtuyếngiữacácbiếnnày,tácgiảchorằngkhảnăngxảyravấnđ ề đa cộng tuyến giữa các biến số cần được giải quyết trước khi kiểm tra sự đónggóp của các biến độclập vàom ô h ì n h h ồ i q u y V ì v ậ y , p h â n t í c h m a t r ậ n t ư ơ n g quan để kiểm tra tương quan giữa các biến với nhau và phân tích hệ số VIF đã đượcsửdụngnhằmxemxétvấnđềđacộngtuyếncóxuấthiệntrongmôhìnhhồiq uycủabài nghiên cứuhaykhông.
LNGIA GDP GIADAU LAMPHAT LNTYGIA LNVOL LNSIZE EPS ROA DE
Kết quả của ma trận tương quan cho thấy được mối quan hệ hai chiều của giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cũng nhưgiữa các cặp biến độc lập Hệ số tương quan càng lớn càng cho thấy mối quan hệ giữa hai biến càng chặt và ngược lại, trong đó hệsố dương đại diện cho mối quan hệ cùng chiều của các cặp biến vàhệ số âm thể hiệnm ố i q u a n h ệ n g ư ợ c l ạ i
Hầu hết các nhân tố ảnh hưởng có quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc là giá cổ phiếu (LNGIA), trong khi các biến độclập GIADAU, LAMPHAT, LNTYGIA, LNVOL, LNSIZE, EPS và ROA có mối tương quan dương hay nói cách khác là có tácđộng
81 cùng chiều với biến phụ thuộc thì các biến độc lập GDP và D/E lại có tác độngngược chiều hay có thể nói là các biến này có xu hướng di chuyển ngược chiều vớibiến phụ thuộc Kết quả của bảng 4.2 cũng cho thấy giữa biến ROA và EPS có mốitương quan mạnh nhất với kết quả 0.7975 Tuy nhiên, kết quả phân tích ma trậntương quan giữa các biến trong mô hình không gây ra hiện tượng đa cộng tuyếnnghiêm trọng do không cho thấy sự tồn tại của các cặp hệ số tương quan có giá trịlớnhơn0.8 (Farrar&Glauber,1967). Để tăng thêm tính tin cậy và có kết quả kiểm định ở mức độ chính xác hơn,tác giả tiến hành thực hiện thêm bước kiểm định đa cộng tuyến bằng nhân tử phóngđạiphươngsaiVIF.
Kết qua bảng 4.3 cho thấy không có biến nào có hệ số VIF lớn hơn 10 và giátrị trung bình VIF là 1.85 < 10, từ đó có thể kết luận giữa các biến có tương quannhưng không mạnh và không có hiện tượng đa cộng tuyến xuất hiện trong mô hìnhhồiquy(Neter&ctg.,1983).
Lựachọn môhìnhhồiquy
Sau khi phân tích hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập và tìm rađược ảnh hưởng giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, tác giả tiến hành bước tiếptheo là hồi quy dữ liệu bảng theo hai mô hình: Phương pháp mô hình tác động ngẫunhiên (Random Effects Model, REM), Phương pháp mô hình tác động cố định(Fixed Effects Model, FEM) Kết quả hồi quy hai mô hình được truy xuất thông quaphần mềmStata14.0như sau:
0.4065 Waldchi2(9)= 453.27 Prob>F=0.0000 Prob >chi2 = 0.0000 (Ghichú:*,**,***lầnlượtứngvớicácmứcýnghĩathốngkê10%,5%và1%)
Dễdàngnhậnthấy,cósựkhácbiệtvềsốlượngcácnhântốảnhhưởngvàc ácgiá trịP–valuecủa cácbiếnđộc lậpởhaimôhình,cụthể:
(1) Đối với kết quả hồi quy từ mô hình FEM cho thấy rằng có đến 7 trong 9biến độc lập có tác động lên giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí là GDP,GIADAU, LNTYGIA, LNVOL, LNSIZE, EPS, và D/E Ở mức ý nghĩa thống kê1%,nhữngbiếncótácđộngcùngchiềubaogồmGIADAU,LNVOL,EPS,ng oạitrừbiếnLNTYGIA vàD/
Ecóýnghĩa lầnlượt ởmức10%và5%.Cùngvớiđó,biến GDP và LNSIZE lại thể hiện tác động nghịch chiều lên giá cổ phiếu ở mức ýnghĩa 1% Các biến còn lại là LAMPHAT và ROA đều có giá trị P – value lớn hơn10% nên không có ý nghĩa thống khi xem xét tác động của các biến này lên giá cổphiếucáccôngtyngànhDầukhí.
Dựa vào bảng, phương trình hồi quy của mô hình FEM có thể được viết lạinhưsau:
LNGIA it =1 4 5 7 0 - 0 01 2 7 GD P t + 0 0 1 3 3 G I A D A U t + 1 9 9 7 5 L N T YGIA t + 0.0914LNVOL it -0.5170LNSIZE it +0.0002EPS it + 0.0007D/E it + u it
(2)KhácvớimôhìnhFEM,kếtquảphântíchmôhìnhREMchỉcó5trong9 biến độc lập tác động lên giá cổ phiếu ngành Dầu khí là các biến: GDP, GIADAU,LNTYGIALNVOL,EPS.TươngtựnhưmôhìnhFEM,cácbiếnGIADAU,LNTYG IA,LNVOLvàEPScótácđộngtíchcựcđếngiácổphiếunhưngkhácởchỗ ứng với mức ý nghĩa thống kê 10% là biến EPS thay vì ở mức 1% như mô hìnhFEM,cácbiếncònlạiđềucóýnghĩavềmặtthốngkêởmức1%.BiếnGDPcũngcó tác động tiêu cực như đối với mô hình FEM với mức ý nghĩa 1% Các biến cònlại không tác động lên giá cổ phiếu vì có giá trị P – value lớn hơn 10% gồmLAMPHAT,LNSIZE,ROAvàD/E
Như vậy, tác giả có thể viết lại phương trình hồi quy của mô hình ước lượngREMdựavàocáckếtquảnhậnđượcnhư sau:
0 0 1 4 1 G DP t + 0 0 1 3 3 G I A D A U t + 2 4 1 2 2 L N T Y G I A t + 0.08 01LNVOL it + 0.0001EPS it + u it
Qua đó, có thể thấy, tác giả cần xem xét và lựa chọn mô hình phù hợp để tiếnhànhthảoluậnvềmứcđộtácđộng củacácbiếnđộclậpđốivới biến phụthuộc.
(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata 14.0)Thôngquakếtquảkiểm địnhHausman,t a n h ậ n đ ư ợ c g i á t r ị P – v a l u e = 0.0004chi2=0.0000
(Nguồn: Tác giả tổng hợp kết quả từ phần mềm Stata
14.0)TacóP– value=0.00|z|) lầnlượt là 0.004,0.000, 0.054, 0.000, 0.007, 0.000 Trong đó, biến có ảnh hưởng thốngkê nhỏ nhất đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp ngành Dầu khí ở mức ý nghĩa10% là biến LNVOL, trong khi các biến còn lại thì có tác động đáng kể ở mức ýnghĩa1%.Ngoàira,3biếnkhôngcóýnghĩathốngkêlàLNTYGIA,LAMPHAT vàROA.
Thảoluậnkếtquảhồi quy
Dựa vào kết quả hồi quy của mô hình FGLS, mô hình ước lượng hồi quycuốicùngcódạngnhư sau:
LNGIA=-0.0082 GDP+ 0.0095GIADAU +0.0168LNVOL+ 0.2913LNSIZE
Kết quả của mô hình cho thấy hầu hết dấu của các hệ số hồi quy đều phù hợpvới những kỳ vọng mà tác giả đã đặt ra ban đầu và có ý nghĩa thống kê, ngoại trừbiến GDP Ảnh hưởng của các nhân tố đến giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khíniêmyếttrênthịtrườngchứngkhoánViệtNam được diễngiảinhưsau:
Dựa trên kết quả hồi quy FGLS cho thấy không có sự thống nhất với kết quảnghiênc ứ u c ủ a N i s a & N i s h a t ( 2 0 1 2 ) , Đ i n h B ả o N g ọ c v à N g u y ễ n
C h í C ư ờ n g (2016) và với giả thuyết H1 được đặt ra ban đầu Cụ thể, trong điều kiện các yếu tốkhác không đổi, khi tốc độ tăng trưởng kinh tế được đại diện bởi GDP tăng hoặcgiảm 1% thì giá cổ phiếu trung bình của các công ty Dầu khí niêm yết tại thị trườngViệt Nam sẽ giảm đi hoặc tăng lên 0.0082% Tuy nhiên, theo tác giả, kết quả nàyhoànt o à n p h ù h ợ p v ớ i d i ễ n b i ế n c ủ a t h ị t r ư ờ n g h i ệ n n a y C ụ t h ể , x ă n g d ầ u l à nguyên vật liệu đầu vào của hầu hết các hoạt động sản xuất, đặc biệt là các ngànhphụ thuộc nhiều vào nguyên vật liệu đầu vào là xăng dầu như giao thông, vật tải,khaithác,… vàcũnglàthànhphầncốtlõicủahóadầuđượcsửdụngđểsảnxuấtcác sản phẩm như nhựa, cao su và phân bón Do vậy, việc giá xăng dầu tăng liên tụcvà mạnh mẽ như hiện nay đã ảnh hưởng đến giá cả mặt bằng chung của nền kinh tế,kéotheosựtănggiácủacácmặthàngtiêudùng,vậtliệucủacácngànhsảnxuất, xây dựng và tiêu dùng khác Ví dụ, gạo hay lương thực, có thể những mặt hàng nàykhông cógì liên quanđến xăngdầu,nhưng lại được vận chuyển từtỉnh này sangtỉnh khác, từ nông thôn lên thành thị thì khi giá dầu tăng cao sẽ dẫn đến chi phí chovậnc h u y ể n l ớ n N h ư v ậ y , đ ể d o a n h n g h i ệ p c ó l ờ i t h ì b ắ t b u ộ c h ọ p h ả i t ă n g g i á thành sản phẩm Chính vì vậy, hệ quả tạo ra làm xuất hiện lạm phát chi phí đẩy, khichi phí tăng lên thì giá thành cũng tăng lên, làm giảm mức tiêu thụ của cầu thịtrườngdẫnđếntăngtrưởngkinhtếgiảm.Ởgócđộkhác,dướigócđộkinhtếvĩmô thì việc tăng giá dầu đã giúp cho các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực dầu khícó lãi, theo đó giúp giảm bớt thâm hụt ngân sáchN h à n ư ớ c v ì k h ô n g p h ả i b ù l ỗ hàng chục tỷ đồng cho các doanh nghiệp này, điều này đã gián tiếp hỗ trợ cho cáncân thanh toán quốc gia Có thể nói, việc tăng giá dầu có thể gây sức ép đến khôngchỉ lên các ngành sản xuất do chi phí đầu vào tăng, họ buộc phải lựa chọn cắt giảmsản xuất hoặc tăng giá thành sản phẩm; mà còn lên sức mua của người dân, làm chođờisốngcủahọthêmphầnkhókhănkhigiácảhànghóaleothang,từđónềnkinhtế dần bị thục lùi Tuy nhiên, cổ phiếu Dầu khí có thể tạo ra lợi nhuận đáng kể từviệc tăng giá cổ phiếu và thu nhập từ cổ tức sẽ hấp dẫn các nhà đầu tư trong kỳ thờigiá dầu trong nước tăng như hiện nay, do khigiá dầu tăng, cácd o a n h n g h i ệ p D ầ u khí bắt đầu hoạt động mạnh mẽ hơn và thu được nhiều lợi nhuận hơn đã đẩy giá cổphiếucủacácdoanhnghiệpnàytăngcao.
Kết quả hồi quy chứng minh giả thuyết H2 là đúng và được chấpn h ậ n k h i giá dầu thế giới thật sự có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu của các công ty hoạtđộng trong lĩnh vực Dầu khí Theo đó, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi,khi giá dầu thô ngọt nhẹ (WTI) tăng 1 USD/ thùng thì giá cổ phiếu của các công tyDầu khí tại thị trường Việt Nam sẽ tăng 0.0095 đồng và ngược lại Tuy nhiên theoPhan Thị Bích Nguyệt & Phạm Dương Phương Thảo (2013) cho rằng, về lý thuyết,mối tương quan giữa giá dầu với thị trường chứng khoán có thể là dương hoặc âmtùy thuộc việc quốc gia đó chuyên xuất khẩu hay nhập nhập khẩu dầu mỏ. Đối vớicácq u ố c g i a x u ấ t k h ẩ u d ầ u m ỏ t h ì g i ữ a g i á d ầ u v ớ i g i á c h ứ n g k h o á n s ẽ c ó m ố i tương quan thuận chiều, trong khi mối tương quan nghịch sẽ được thể hiện đối vớinhững nước nhập khẩu dầumỏ Do vậy,t ạ i s a o l ạ i c ó v i ệ c k ỳ v ọ n g c ủ a t á c g i ả v à kết quả nghiên cứu nhận được mâu thuẫn với lý thuyết được nêu trên, tác giả sẽ giảithíchnhư sau:
Sau khi thế giới bắt đầu mở cửa và các hoạt động kinh tế đang dần được trởlại, nhu cầu về dầu thô vượt cung sẽ đẩy giá dầu tăng cao Bên cạnh đó, sự gia tăngcủagiádầucũngđượcthểhiệnquaviệcnguồncungtrongnướcvàthếgiớiđangcó sự thu hẹp, một phần là do OPEC+ thắt chặt nguồn cung dầu cho thế giới cùng vớitình hình căng thẳng giữa Nga – Ukraine và nhà máy Dung Quất tại thị trường nộiđịa giảm công suất do gặp khó khăn về tài chính Với nguồn cung thiếu hụt trầmtrọng, giá dầu tại thị trường trong nước liên tục tăng và cổ phiếu của các ngành cóliênquancũngsẽ đượccácnhàđầutư chúýhơn.
Nhântốkhốilƣợnggiaodịch–LNVOL: Ảnhh ưở ng của n h â n t ố t ổ n g k h ố i l ư ợ n g g i a o d ị c h l ê n g i á cổ p h i ế u n gà nh Dầu khí đã được tìm thấy trong nghiên cứu này Có sự tác động tích cực của tổngkhối lượng giao dịch đến sự thay đổi tăng hoặc giảm của giá cổ phiếu ngành Dầukhí, theo đó trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, mỗi khi có 1 cổ phiếu đượcgiaodịchthìgiácổphiếusẽtăng0.0168đồng,vàtươngtựvớichiềungượclại.
Mã cổ phiếu của một công ty cụ thể có khối lượng giao dịch cao có nghĩa làtính thanh khoản của mã cổ phiếu đó cao, khớp lệnh tốt hơn và thị trường hoạt độngtích cực hơn nên có thể dễ dàng kết nối người mua và người bán Nếu khối lượnggiao dịch tăng, giá cả thường di chuyển theo cùng một hướng Nghĩa là, nếu một cổphiếu tiếp tục cao hơn trong một xu hướng tăng, thì khối lượng của chứng khoán đócũng sẽ tăng lên và ngược lại Về bản chất, một cổ phiếu đang giao dịch với khốilượng lớn luôn có ít sự biến động Nói cách khác, những mã cổ phiếu này ít có khảnăng cho thấy sự thay đổi lớn về giá trong suốt một ngày giao dịch, dẫn đến giá bánvà giá đặt mua khôngc ó n h i ề u s ự c h ê n h l ệ c h , d o đ ó n ó c ó t h ể m a n g đ ế n n h i ề u c ơ hội mua và bán hơn cho các nhà đầu tư và rủi ro của các nhà đầu tư sẽ giảm vì ngàycàng nhiều người đổ tiền vào cổ phiếu Như vậy, nghiên cứu cho ra kết quả phù hợpvớikỳvọngcủatácgiảvàcácnghiêncứutrướccủaTrươngĐôngLộc (2009).
Nhântố quymôdoanhnghiệp –LNSIZE: Đồng thuận với giả thuyết H6 được đưa ra ban đầu, quy mô của công ty làmột trong những nhân tố quan trọng có tínhả n h h ư ở n g đ ế n k h ả n ă n g t ă n g h o ặ c giảm giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí tại thị trường Việt Nam Các công tycó quy mô lớn thường có điều kiện về tài chính, nguồn nhân lực dồi dào và thị phầnhoạt độnglớnđượccoilàđãđếngiaiđoạnchínmuồichothấycôngtyđótươngđối ổnđị nh vàc ók hả n ă n g tạ ora lợ in hu ậnca o h ơ n v à hoạ tđ ộn gh iệ uq uả h ơ n các công ty nhỏ Nói cách khác, khi một công ty có sự tăng trưởng về quy mô, có nghĩalà họ đang mở rộng hoạt động kinh doanh và gia tăng sản lượng sản phẩm tạo ra đểđáp ứng đầy đủ lượng cung thiếu hụt khi nhu cầu về sản phẩm tăng cao, vì vậy sẽlàm tăng doanh thu và lợi nhuận cho doanh nghiệp Hơn nữa, yếu tố lợi thế kinh tếvề quy mô cũng cần được chú ý vì thông thường các công ty lớn sẽ tận dụng đượcquy mô của nền kinh tế. Quy mô kinh tế là lợi thế về chi phí mà các công ty có thểđạt được bằng cách tăng sản lượng và giảm chi phí, do đó tạo ra nhiều lợi nhuậnhơn.Quađó,ngụýrằngcácnhàđầutưcóthểcónhiềuniềmtinhơnvàocáccôngty lớn hơn Do vậy mà trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi mỗi một đồngtăng thêm trong tổng tài sản của một doanh nghiệp Dầu khí thì giá cổ phiếu củadoanh nghiệp đó sẽ tăng thêm 0.2913 đồng và ngược lại Kết quả này cũng phù hợpvới các nghiên cứu của Nisa & Nishat (2012), Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn
Thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS) có tác động tích cực và đáng kể đến giá cổphiếu của các phân ngành khai thác dầu khí niêm yết trên thị trường chứng khoánViệt Nam từ quý 3/2017 đến quý 1/2022, cụ thể trong điều kiện các yếu tố kháckhông đổi, khi thu nhập trên mỗi cổ phiếu thường tăng hoặc giảm 1 đồng thì giá cổphiếucủacáccôngtyDầukhítăng0.0001đồng.Nhưvậy,giảthuyếtnghiênc ứuH7đặtrabanđầuđượcchấpnhận.
KếtquảcủanghiêncứunàychothấysựgiatăngbiếnEPSchỉrarằngcôngty đã thành công trong việc nâng cao mức độ thịnh vượng của nhà đầu tư và khuyếnkhích các nhà đầu tư tăng số lượng vốn đầu tư vào cổ phiếu của công ty Số lượngyêu cầu mua cổ phiếu tăng lên sẽ đẩy giá cổ phiếu lên cao Như vậy, nếu EPS tăng,thị trường sẽ phản ứng tích cực kéo theo sự tăng giá của cổ phiếu.Hơn nữa, trênphương diện là các nhà đầu tư, khi một kỳ kế toán kết thúc thì đây là thời điểm màcáccôngtyniêmyếtsẽbắtđầucôngbốcácbáocáotàichínhcủamìnhvàkhiđó dựa trên nhữngthôngtin sẵn có củacác báocáo tàichínhđ ư ợ c c ô n g b ố , c á c n h à đầu tư có thể xem xét tình hình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp đó trongmột kỳ thông qua doanh thu thuần, lợi nhuận, dòng tiền thu được hay thu nhập trênmỗi cổ phần thường… Nói cách khác, nếu các chỉ tiêu này có sự gia tăng so vớicùng kỳ quý hoặc năm trước thì tức là doanh nghiệp này đang có dấu hiệu tích cựcvề hoạt động kinh doanh, điều này dễ dàng làm hài lòng các cổ đông vì lợi nhuậncung cấp cho các cổ đông càng lớn Như vậy,nếu chỉ tiêu thu nhập trênm ỗ i c ổ phần thường có xu hướng tăng trưởng thì giá cổ phiếu sẽ tăng do các nhà đầu tư sẽkhôngngầnngạichimuacổphiếucủadoanh nghiệpđó.
Bằng chứng thực nghiệm phù hợp với các nghiên cứu được thực hiện bởiSyarif (2019), Bassey & ctg (2016), Al – Tamimi & ctg (2007), Sharma (2011),Nisa & Nishat (2012), Almumani (2014), Trương Đông Lộc (2014) và Phùng TấtHữu(2015)vàvớisự kỳvọngbanđầucủatácgiả.
Biến D/E được sử dụng làm đại diện cho nhân tố cấu trúc tài chính và có hệsố hồi quy là – 0.0014, điều này thể hiện biến D/E có tương quan âm với giá cổphiếu, tức lànếu tỷ lệnợ trênvốn chủ sởhữu thay đổi1% thì giácổ phiếut r u n g bình của các công ty ngành Dầu khí giảm/ tăng 0.0014% Có thể giải thích điều nàytrong thực tế như sau: Nếu doanh nghiệp có đòn bẩy tài chính thấp, nghĩa là tài sảnđược tài trợ chủ yếu bằng vốn của chủ sở hữu, thì doanh nghiệp đã có một cơ cấuvốn vững chắc, không bị áp lực trong việc tìm kiếm tiền để trả cho chủ nợ, giảmthiểuđượcrủirothanhtoán,rủirokiệtquệtàichính,vịthếtíndụngvàkhảnăn gvay thêm nợ mới được mở rộng Mức độ sử dụng nợ cao sẽ tạo ra sức ép cho banlãnh đạo doanh nghiệp, họ phải sử dụng tiền vay tiết kiệm và hiệu quả, phải tạo ranguồn thu bằng tiền lớn và ổn định để trả nợ và lãi vay đầy đủ và đúng hạn cho chủnợ, nếu không doanh nghiệp sẽ bị phá sản Việc sử dụng đòn bẩy là một tập hợpnhững kỹ thuật để làm khuếch đại lợi nhuận khi tình hình kinh doanh của doanhnghiệp thuận lợi Tuy nhiên việc sử dụng đòn bẩy cũng cần thực hiện hết sức cẩnthậnvìnócũngcóthểlàmgiatăngthualỗcủanếuhoạtđộngkinhdoanhgặpkhó khăn Chính vì vậy, đối với các nhà đầu tư ngại rủi ro, thông thường họ sẽ đánh giácác doanh nghiệp có tỷ lệ nợ càng lớn thì rủi ro về biến động giá càng mạnh (ĐinhBảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường, 2016) Như vậy, kết quả hồi quy đã thể hiện đúngtheonhữngkỳvọngcủa tác giảvàgiảthuyết H9được chấp nhận.
Bên cạnh những biến có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng đến giá cổ phiếu,thìcácbiếnkhôngcóýnghĩathốngkê,baogồm:
Khácv ớ i c á c l ậ p l u ậ n m à t á c g i ả đ ã g i ả đ ị n h , n g h i ê n c ứ u k h ô n g t ì m t h ấ y bằng chứng về ảnhhưởng củanhân tốlạm phát lên giá cổ phiếungành Dầuk h í niêmyếttạithịtrường chứngkhoánViệtNamvàgiảthuyếtH3bịbácbỏ.
Mặc dù, tác giả kỳ vọng tỷ giá hối đoái USD/VND thay đổi sẽ tạo ra ảnhhưởng tăng hoặc giảm cho giá cổ phiếu ngành Dầu khí nhưng nghiên cứu đã khôngtìm ra được sự tác động nào của tỷ giá hối đoái giữa đồng đô la Mỹ và Việt Namđồng lên thị giá của các mã cổ phiếu ngành Dầu khí, tuy nhiên kết quả này lại có sựđồng nhất với một nghiên cứu gốc là nghiên cứu của Harahap (2018) Chính vì thế,giảthuyếtH7bịbácbỏ.
Tương tự với các nhân tố lạm phát và tỷ giá USD/VND, tỷ suất sinh lời trêntổng tài sản có tương quan dương với giá cổ phiếu ngành Dầu khí nhưng lại khôngcó ý nghĩa về mặt thống kê ở các mức ý nghĩa 1%, 5% và 10% Từ đó, tác giả có cơsởbácbỏgiảthuyếtH8.
Trong chương này, đầu tiên tác giả đã trình bày các kết quả của thống kê môtả, cụ thể là sốquan sát,giá trị trung bình,giá trị nhỏ nhất, giá trịlớn nhất vàđ ộ lệch chuẩn nhằm nhìn nhận khái quát về đặc điểm của biến phụ thuộc và các biếnđộc lập Sau đó, dựavào kết quảkiểm địnhlựa chọn cácm ô h ì n h h ồ i q u y b ằ n g kiểm định Hausman, FEM được chọn là mô hình hiệu quả nhất đối với nghiên cứunày,tuynhiên,môhìnhFEMvẫnmắcphảimộtsốviphạmgiảthiếtcủamôhình hồi quy tuyến tính cổ điển gồm phương sai sai số thay đổi và tự tương quan Chínhvì vậy, tác giả đã tiến hành khắc phục lỗi bằng mô hình FGLS và sử dụng kết quảcủamôhìnhnàyđểphântíchvàthảoluận.
Kết quả cho thấy có tất cả 6 trong 9 biến là có ý nghĩa thống kê và có tácđộng đến giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí trong giai đoạn từ quý 3/2017 đếnquý 1/2020, gồm các biến: GDP, GIADAU, LNVOL, LNSIZE, EPS và D/E.Tuynhiên,chỉcóbiếnGDPlàcótácđộngtráingượcvớisựkỳvọngbanđầucủatác giả.
Kếtluận
Bắt đầu với mục tiêu nghiên cứu tổng quát là xác định được các nhân tố ảnhhưởng đến giá cổ phiếu của các doanh nghiệp Dầu khí được niêm yết trên thị trườngchứngkhoánViệ t Nam, tr ên cơ sở tổ ng qu an lýth uy ếtc ũn g như cá c n g h i ên cứuthực nghiệm có liên quan, tác giả đã đề xuất mô hình ước lượng cho bài nghiên cứubằng cáchkết hợp cácmô hình hồi quy từn g h i ê n c ứ u c ủ a H a r a h a p ( 2 0 1 8 ) v à nghiêncứucủ a Đ i n h B ả o Ng ọc v à Nguyễn C h í C ườ ng (2 01 6) c ù n g vớ iđ ó l à kế thừacáclýthuyếtnền.Môhìnhhồiquyđượccấuthànhtừmộtbiếnphụthuộclà giácổphiếuvàchínbiếnđộclậpbaogồm:GDP,GIADAU,LAMPHAT,LNTYGIA,
LNVOL, LNSIZE, EPS, ROA và D/E Tiếp đến, tác giả thực hiện thuthập dữ liệu mẫu nghiên cứu gồm 39 mã cổ phiếu Dầu khí niêm yết trên ba sàn giaodịch chứng khoán tại Việt Nam bao gồm HOSE, HNX và UPCOM trong giai đoạn19 quý (từ quý 3/2017 đến quý 1/2022), sau đó tiến hành phân tích dữ liệu bảng trênphần mềm Stata 14.0 với hai phương pháp hồi quy chính là FEM và REM Tuynhiên, trong quá trình thực hiện hồi quy và lựa chọn mô hình phù hợp thông quakiểm định Hausman, tác giả phát hiện mô hình ước lượng vi phạm các giả thiết củamôhình hồi quy tuyến tính cổđiển gồm phương sai saisố thay đổi và tựt ư ơ n g quan.Dođó,tácgiảđãsửdụngphươngphápFGLSđểkhắcphụccácviph ạmđóvà cho ra kết quả hồi quy đáng tin cậy hơn Kết quả hồi quy chỉ ra rằng, các nhân tốthực sự có tác động đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí là: GDP, GIADAU, LNVOL,LNSIZE, EPS và D/E, trong đó chỉ có GDP và D/E là hai biến có tác động đáng kểvà có xu hướng ảnh hưởng ngược chiều với giá cổ phiếu, trong khi các biến còn lạiđều ảnh hưởng tích cực và đáng kể Ba biến còn lại là LNTYGIA, LAMPHAT vàROA cũng cho thấy có sự tương quan với biến phụ thuộc là giá cổ phiếu nhưng lạikhông có ý nghĩa về mặt thống kê, điều này hoàn toàn trái ngược với kỳ vọng banđầucủatácgiả.
Giảthuyết Kỳvọng Kếtquả banđầu nghiên cứu
H1:Tổngsảnphẩm quốc nội có tácđộngcùngchiều đếngiá cổ phiếungànhDầukhí (+) (-)
H2:Giádầu thếgiới cóảnh hưởngđángkểvàcùngchiều đến giá cổphiếungànhDầukhí (+) (+)
)vớigiá cổphiếungànhDầukhí (+)/(-) Khôngcó ýnghĩa H4:Tỷgiá hối đoáiUSD/VNDtăngcó thểlàm tăng(+)/giảm
(-) giá cổ phiếu của cáccôngtyngành Dầukhí tạiViệt Nam (+)/(-) Khôngcó ýnghĩa H5:Khốilượnggiaodịch cổphiếu cànglớn thểhiện nhucầu muahoặcbáncủanhàđầu tư cànglớn (+) (+)
H6:Quymô củacácdoanh nghiệp ngành Dầukhícànglớn thì khảnănglàm tănggiá cổphiếu củadoanhnghiệpđó cànglớn (+) (+) H7:Thu nhậptrên mỗicổ phiếu cóảnh hưởngtích cựcđếngiá cổ phiếu củacác côngtythuộcnhómngànhDầu khí (+) (+) H8: Tỷsuất sinhlời trêntổngtàisản có tươngquanthuận đáng kểvớigiá cổ phiếungànhDầukhí (+) Khôngcó ýnghĩa H9:Nhântốcấutrúctàichính cótácđộngtiêucựcđếngiá cổ phiếu ngành Dầu khí niêm yết trên thị trường chứng khoán
Theo kết quả các giả thuyết nghiên cứu được tóm tắt tại bảng 5.1, nghiên cứuđã xác định được các giả thuyết được chấp nhận, gồm: giả thuyết H2 (Giá dầu thếgiới có ảnh hưởng đáng kể và cùng chiều đến giá cổ phiếu ngành Dầu khí), giảthuyết H5 (Khối lượng giao dịch cổ phiếu càng lớn thể hiện nhu cầu mua hoặc báncủa nhà đầu tư càng lớn), giả thuyết H6 (Quy mô của các doanh nghiệp ngành Dầukhí càng lớn thì khả năng làm tăng giá cổ phiếu của doanh nghiệp đó càng lớn); giảthuyết H7 (Thu nhập trên mỗi cổ phiếu có ảnh hưởng tích cực đến giá cổ phiếu củacác côngty thuộcnhóm ngành
Dầukhí)vàgiả thuyếtH9(Nhântố cấu trúct à i chínhcótácđộngtiêucựcđếngiácổphiếungànhDầukhíniêmyếttrênthịtrường chứng khoán Việt Nam) Bên cạnh đó, các giả thuyết không được chấp nhận là giảthuyết H1 (Tổng sản phẩm quốc nội có tác động cùng chiều đến giá cổ phiếu ngànhDầu khí), giả thuyết H3 (Lạm phát có thể tác động cùng chiều hoặc ngược chiều(+/-) với giá cổ phiếu ngành Dầu khí), giả thuyết H4 (Tỷ giá hối đoái USD/VNDtăng có thể làm tăng (+)/ giảm (-) giá cổ phiếu của các công ty ngành Dầu khí tạiViệt Nam), và giả thuyết H8 (Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản có tương quan thuậnđángkểvớigiácổphiếungànhDầukhí).
Nghiên cứu này đã thành công trong việc trả lời được các câu hỏi mà tác giảđã đề ra ban đầu, cụ thể: (1) nghiên cứu đã chỉ ra được các nhân tố tác động đến giácổ phiếu các công ty hoạt động trong lĩnh vực Dầu khí được niêm yết trên cả ba sànchứng khoán HOSE, HNX và UPCOM trong 19 quý nghiên cứu từ quý 3/2017 đếnquý 1/2022, bao gồm:T ố c đ ộ t ă n g t r ư ở n g ( G D P ) , G i á d ầ u t h ế g i ớ i ( G I A D A U ) , Khối lượng giao dịch (LNVOL), Quy mô doanh nghiệp (LNSIZE), Thu nhập trênmỗi cổ phiếu (EPS) và Cấu trúc tài chính (D/E);
(2) nghiên cứu đã phân tích mức độảnh hưởng của các yếu tố này đến giá cổ phiếu các công ty ngành Dầu khí; (3) đềxuất một số khuyến nghị dựa trên kết quả nghiên cứu nhằm cung cấp những bằngchứng thực nghiệm để từ đó làm cơ sở giúp người đọc, đặc biệt là các nhà đầu tư cóthểthamkhảođểracácquyếtđịnhđầutưhiệuquảvàchínhxácliênquanđếngiácổp hiếutrongtươnglai.
Kết quả nghiên cứu là một góc nhìn của tác giả với mong muốn có thể giúpcác doanh nghiệp, các nhà nghiên cứu và cũng như là các nhà đầu tư có nhận địnhtốt hơn về tác động của các sự kiện kinh tếmang tính vĩmô, cácc h ỉ s ố k i n h t ế v ĩ mô vàcácthôngtin từ báocáotàichínhđếngiácổphiếu.
Đềxuấtkhuyếnnghịđốivớicácnhàđầutƣ
Nhìn chung, thị trường chứng khoán là một kênh đầu tư thú vị nhưng cũngtiềm ẩn rất nhiều rủi ro vì vậy mà các nhà đầu tư luôn mong muốn dự đoán được xuhướng của thị trường để có thể kịp thời phát hiện những bất thường trong lợi ích màcổ phiếu mang lại, đồng thời phòng tránh được những rủi ro có thể xảy ra Hơn nữa,nhàđầutưlàmộttrongnhữngchủthểchínhthamgiavàothịtrườngchứngkhoán, hành vi đầu tư cùng với niềm tin từ các nhà đầu tư thường có những ảnh hưởng lớnđến sự biến động của thị trường Do vậy, việc cung cấp các công cụ, những nghiêncứu phục vụ cho mục đích tham khảo và định hướng cho các hoạt động đầu tư là rấtcần thiết Thông qua nghiên cứu này, tác giả mong muốn cung cấp những bằngchứng thực nghiệm và một số khuyến nghị để từ đó làm cơ sở giúp người đọc, đặcbiệtlàcácnhàđầutưcóthểtham khảođểracácquyếtđịnhđầutư phùhợpvớ idanhmục củamình.
Một là, tìm hiểu đặc trƣng và rủi ro tiềm ẩn có trong mỗi ngành nghềcùng với ảnh hưởng nền kinh tế lên mỗi ngành nghề đó để có thể xây dựngdanhmụcđầutƣphù hợpvới mọiđiềukiệncủanềnkinhtế.
Kết quả nghiên cứu này cho thấy giá cổ phiếu ngành Dầu khí có thể tăng khinền kinh tế có dấu hiệu thụt lùi Thực tế là trong thời kỳ nền kinh tế mở rộng (tăngtrưởng GDP thực dương), nghĩa là quốc gia đó tăng cường các hoạt động kinh tế vàthương mại, do vậy nhu cầu về vận chuyển ngày càng tăng và cổ phiếu ngành Dầukhí sẽ có xu hướng tăng trưởng tốt Tuy nhiên, cổ phiếu ngành Dầu khí lại có rủi rocao hơn các ngành khác vì bị tác động bởi các yếu tố sau: (1) Dầu khí là lĩnh vực cóxu hướng theo chu kỳ, tức là khi nền kinh tế đang hoạt động tốt và người tiêu dùngđangsẵnsàngchitiềnchonhucầu,giátrịcổphiếutrongcáclĩnhvựccótínhchu kỳ sẽ tăng lên, và ngược lại; (2) chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ giá dầu thế giới và giákhí đốt cùngvới cungcầu của thị trường; (3)s ự k h ô n g c h ắ c c h ắ n t r o n g v i ệ c t h ă m dò dầu khí; (4) vấn đề về môi trường do dầu khí là nhiên liệu hóa thạch và có thểthải ra khí nhà kính trong quá trình sản xuất, vận chuyển và đốt cháy, do đó nó gópphần biến đổi khí hậu Như vậy, mặc dù vai trò của dầu thô là không thể phủ nhậnđối với nền kinh tế và trong đời sống hằng ngày của người dân nhưng cũng có thểthấy dầu thô là khoản đầu tư kém Mặt khác, bất chấp chu kỳ kinh tế thay đổi và tốcđộ tăng trưởng của nền kinh tế bị thụt lùi thìc ổ p h i ế u n g à n h D ầ u k h í l ạ i c ó x u hướng tăng giá trị trong thời kỳ giá dầu tăng Như vậy, tất cả các điều trên đều cóliên quan đến đặc trưng của ngành Dầu khí và rủi ro tiềm ẩn có trong ngành màkhôngthểlườngtrướcđược.Tómlại,làmộtnhà đầutư,hiểuđượcđộnglựcc ủa mối quan hệ giữa thị trường chứng khoán, đặc biệt là hiểu về đặc trưng của mỗingành nghề với nền kinh tế có thể giúp họ tìm hiểu các tin tức kinh tế và duy trì sựtập trung trong dài hạn Điều quan trọng là các nhà đầu tư phải đa dạng hóa danhmục đầu tư trên nhiều loại tài sản và các nhóm cổ phiếu khác nhau để giúp giảmthiểurủiroliênquanđếnsựthăngtrầmcủacácchukỳkinhtếvàthịtrường,ngayc ả khi tăng trưởng GDP thấp, các nhà đầu tư vẫn sẽ được hưởng lợi nhuận tốt từdanh mục đầu tư của mình Điều này có thể giúp các nhà đầu tư dễ dàng hơn trongtấtcảcác điềukiệnthịtrườngvàtránhnhữngsailầmphổbiếnhaymắcphải.
Hailà,chúýđếngiá dầuvàtiềmnăngcủa cổphiếu ngànhDầu khí.
Ngành Dầu khí là một lĩnh vực hấp dẫn đối với cả nhà đầu tư đầu cơ và nhàđầutưdàihạnvìnólàmộtthịtrườngnăngđộngvàcótínhthanhkhoảncao,cũngcó thể đóng vai trò như một công cụ đa dạng hóa danh mục đầu tư và phòng ngừalạm phát Tuy nhiên, các cổ phiếu Dầu khí có xu hướng biến động nhiều hơn so vớithị trường rộng lớn vì chúng nhạy cảm với những thay đổi về cung và cầu Ngoài ra,các công ty dầu mỏ phải chịu rủi ro về luật pháp và quy định có thể là hậu quả củacác vụ tai nạn, chẳng hạn như sự cố tràn dầu Mặt khác, đối với nhiên liệu hóa thạchnhư dầu và khí đốt tự nhiên vẫn có nhu cầu cao, một phần vì chúng thường rẻ hơncác loại nhiên liệu vận chuyển và sưởi ấm khác, cũng có lợi thế lớn về cơ sở hạ tầngso với các nguồn nhiên liệu sạch mới nổi như năng lượng tái tạo Vì vậy, các nhàđầu tư nên chú trọng đến các cổ phiếu ngành Dầu khí trong thời kỳ giá dầu và khíđốt tăng cao bởi vì các cổ phiếu Dầu khí có thể tạo ra lợi nhuận đáng kể từ việc tănggiácổphiếuvàthunhậptừcổtứcrấthấpdẫn.Khigiádầuthôtăng,cáccôngt ykhai thác dầu mỏ có xu hướng tạo ra nhiều tiền mặt hơn, điều đó mang lại cho họ cơhội khoan các giếng bổ sung nhằm tăng sản lượng khai thác dầu khí, trả nợ, mua lạicổ phiếu và trả cổ tức, tất cả đều có thể tạo ra giá trị cho các cổ đông Đáng lưu ý,việc chi trả cổ tức trong lĩnh vực này có xu hướng cao hơn mức trung bình cácngành khác do lượng tiền mặt mà các công ty Dầu khí có thể tạo ra trong thời gianngắn tốt hơn Điều đó thường làm cho lĩnh vực này trở nên hấp dẫn đối với các nhàđầutưđangtìmkiếmmứccổtứccao.Dotiềmnăngtăngtrưởngcủangànhtro ng các giai đoạn tăng trưởng kinh tế, cổ phiếu Dầu khí có thể là khoản đầu tư thôngminh nếu đúng thời điểm Bên cạnh đó, Việt Nam đang cố gắng trở thành một nướccông nghiệp và nền kinh tế đang dần hồi phục sau đại dịch, vì vậy các khoản đầu tưvào dầu khí được nên được thực hiện khi nền kinh tế chuyển từ suy thoái sang mởrộngcóthểlànhữngbước đi khônngoanchocácnhàđầutư.
Ba là, nên phân tích khối lượng giao dịch để hiểu xu hướng di chuyểncủagiácổ phiếutrướckhiquyếtđịnhmuahaybánmộtcổ phiếu.
Khối lượng giao dịch đóng vai trò quan trọng trong phân tích kỹ thuật và làmột chỉ báo không thể thiếu vì nó đại diện cho hoạt động tổng thể của một chứngkhoánhoặcmộtthịtrường.Khốilượnggiaodịchphảnánhtâm lýthịtrường tổngthểvềchứng khoán.Thông thường, các nhà đầu tưnênsửd ụ n g k h ố i l ư ợ n g g i a o dịch để xác định sự tồn tại hoặc chiều di chuyển của một xu hướng, hay sự đảongược của xu hướng vì số liệu này ghi nhận lại tất cả các hoạt động mua và bán Vềcơ bản, khối lượng giao dịch có thể hợp pháp hóa hành động giá (price action) củachứng khoán và sau đó có thể hỗ trợ nhà đầu tư trong việc ra quyết định mua hoặcbán chứng khoán đó, do hành động giá thường đề cập đến những thay đổi giá theothời gian, có thể được tìm thấy và diễn giải bằng cách sử dụng các biểu đồ vẽ giátheo thời gian, trong đó các nhà đầu tư có thể dựa trên các phân tích kỹ thuật để tínhtoán và ra các quyết định giao dịch thông qua tìm hiểu hướng đi của giá trong quákhứ.Khối lượng cao hơn có thể cho thấy sự quan tâm nhiều hơn đến một cổ phiếuvà khối lượng thấp hơn có thể thể hiện xu hướng giảm, mặc dù điều này không phảilúcnàocũngđúng.Cụthể,khốilượnggiaodịchcaođikèmvớigiátănghoặcvớ ixu hướng đi lên có thể báo hiệu sự quan tâm mạnh mẽ của người mua cổ phiếu dođây có thể là lúc nên mua cổ phiếu Mặt khác, khối lượng giao dịch cao đi kèm vớigiá giảm hoặc xu hướng giảm báo hiệu sự lo lắng của các nhà đầu tư Như vậy, đểxác định khốilượng giao dịch như thế nào là tốt chom ộ t c ổ p h i ế u v à g i á t r ị c ủ a khối lượng giao dịch phát huy tác dụng thì các nhà đầu tư nên xem xét trong bốicảnh cùng với các chỉ báo khác, chẳng hạn như hướng giá và sự biến động Do đó,ởbấtkỳmứckhốilượngnàocũngcóthểcungcấpchonhàđầutưcáinhìnsâusắccụ thểvềhànhđộnggiácủacổphiếucùngvớicảmnhậnvềmốiquantâmgiaodịchđối vớicổphiếuđó.
Bốnlà,nêntrangbịvàhọchỏithêmcáckiếnthức vềkế toáncơbản,k hả năng đọc hiểu báo cáo tài chính và tăng cường kỹ năng phân tích tài chínhdoanhnghiệp.
Trong nền kinh tế thị trường hiện nay, việc có sự phát triển về số lượng cũngnhư quy mô của các doanh nghiệp cổ phần đại chúng đã đòi hỏi các nhà đầu tư phảitrang bị cho mình đầy đủ các kiến thức cơ bản về kế toán cùng với những kỹ năngphân tích đánh giá tình hình tài chính của các doanh nghiệp để ra quyết định đầu tưphù hợp Thông qua kết quả nghiên cứu, các nhân tố thông tin kế toán như SIZE,EPS có tác động tích cực đến giá cổ phiếu và D/E có tác động tiêu cực đến giá cổphiếu Như vậy, kiến thức về kế toán giúp các nhà đầu tư xác định giá trị tài sản,hiểu các nguồn tài chính của công ty, tính toán khả năng sinh lời của cổ phiếu côngty đó và ước tính rủi ro có trong tình hình tài chính và quá trình hoạt động của côngty.Đồngthời,mộtnhà đầu tư thận trọng thì khôngthể racác quyếtđịnhđ ầ u t ư thiếu sáng suốt như việc theo xu hướng “bầy đàn” mà các quyết định đó phải đượcdựa trên cơ sở từ những kết quả đánh giá về hiệu quả hoạt động, có tình hình tàichính lành mạnh và doanh nghiệp đó phải có triển vọng phát triển Do đó, dựa trênphân tích tài chính doanh nghiệp và thông qua các chỉ số kế toán trong các báo cáotài chính, các nhà đầu tư sẽ thấy được những nhân tố khách quan và chủ quan cũngnhư cơ bản hay không cơ bản có thể ảnh hưởng đến tài chính của một doanh nghiệp,giúpxá cđ ịn hcổ p h i ế u p hù hợ p v ớ i d a n h m ụ c đầu tư h i ệ u quả t r ê n cơ s ở c ót hể trunghòađượcgiữalợinhuậnthuđượcvàrủirocóthểcócủadanhmụcđầutư.Kết quả của nghiên cứu này đã cho thấy tầm quan trọng của quy mô doanh nghiệp,thu nhập trên mỗi cổ phiếu và cấu trúc tài chính đối với giá cổ phiếu của các doanhnghiệpDầukhí.
Hạnchếvàhướngnghiêncứutiếptheo
Mặcd ù t á c g i ả đ ã n g h i ê n c ứ u t h à n h c ô n g v à đ ạ t đ ư ợ c c á c m ụ c t i ê u m à nghiêncứuđãđềra,đồngthờicốgắngthựchiệnbàinghiêncứuvớiphạmvivàdữ liệu tối đa trong khả năng của mình, tuy nhiên, do hạn chế về thời gian nghiên cứucùng với việc kinh nghiệm nghiên cứu của tác giả chưa phong phú nên bài nghiêncứuvẫntồntại mộtsốhạnchếnhấtđịnhchưađược khắcphục:
Thứ nhất, nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích nhằm hạnchế những mẫu dữ liệu bị khuyết, do vậy, tác giả chỉ lựa chọn ra được 39 công tythuộc nhóm ngành Dầu khí nhưng vẫn chưa đại diện được cho toàn bộ công ty hoạtđộng trong lĩnh vực này tại thị trường Việt Nam Cho nên, với những kết quả thuđược từ nghiên cứu này chỉ phù hợp và có ảnh hưởng với những công ty được lựachọn trong mẫu nghiên cứu Do đó ở nghiên cứu sau, tác giả mong muốn mở rộngphạmvinghiêncứuvàđadạngkíchthướcmẫuhơnvới2hướngnghiêncứusa u:
(1) nghiên cứu tất cảcác công ty ngành Dầu khí được niêmyết ởc ả b a s à n g i a o dịch chứng khoán là HOSE, HNX và UPCOM để có cái nhìn tổng quan hơn đối vớinhu cầu về cổ phiếu nhóm ngành này của các nhà đầu tư trong nước hoặc
(2) mởrộng thêm các lĩnh vực hoạt động khác để có thể so sánh giữa các ngành nghề vớinhau và xem xét mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố tác động đến từng ngành nghềnhưthếnào.
Thứ hai, từ những cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm cho thấycòn rất nhiều nhân tố có thể có tác động đến giá cổ phiếu như đối nhân tố vĩ mô còncó cung tiền, lãi suất cho vay ngắn hạn,… đối các nhân tố vi mô bao gồm các thôngtin kế toán của doanh nghiệp khác vẫn chưa được bàn luận như là hệ số giá P/E, hệsốgiáP/B,chínhsáchcổtức,chỉsốthanhtoánhiệnhành,… haycácnhântốđặcthù của doanh nghiệp ở Việt Nam như: sở hữu Nhà nước, cơ hội đầu tư, dòng tiềnhoạt động, Chính vì vậy, có thể nói nghiên cứu còn nhiều hạn chế khi chỉ tậptrung tiếp cận với những nhân tố trong mô hình ước lượng được đề xuất mà chưa cósự xem xét hết tất cả những nhân tố có thể có ảnh hưởng lên giá cổ phiếu Qua đó,vớinh ữn g n g h i ê n c ứ u t r o n g tư ơn g l a i, t á c g i ả n ê n g i a tă ng s ố l ư ợ n g b i ế n n g h i ê n cứu.
Thứba,kếtquảnghiêncứuthuđượcchỉcóthểđúngtrongkhoảngthờigiannghiênc ứutừquý3/2017đếnquý1/2022,dovậyđâycũngchưahẳnlàchuỗidữ liệu thời gian đủ dài để đưa ra các nhận định về xu hướng biến động của cổ phiếutrong tương lai một cách chính xác nhất Vì vậy, nghiên cứu này chỉ có thể cho rakết quả nghiên cứu mang tính tương đối và kịp thời để các nhà đầu tư và những nhànghiên cứu có thêm tài liệu để tham khảo Ở các nghiên cứu sau, với mong muốn sẽmở rộng thêm phạm vi nghiên cứu về thời gian hay có thể thay đổi tần suất dữ liệutheo tháng hoặc theo năm để tác giả và những người tham khảo nghiên cứu có cáinhìn khách quan từ nhiều góc độ thời gian đối với sự biến động của giá cổ phiếungành Dầu khí, bởi những nhân tố tác động luôn có sự thay đổi qua từng thời kỳcũngnhư theonhữngsự kiệnkhôngthểlườngtrước được.
Thứ tư, nghiên cứu chưa tính đến tác động của dịch COVID – 19 trong thờigian nghiên cứu vì đại dịch bắt đầu xuất hiện và bùng phát từ đầu năm 2019,nókhông chỉ gây ra nhiều tác động nặng nề đến nền kinh tế - xã hội mà còn ảnh hưởngđến tâm lý cũng như hành vi đầu tư của các nhà đầu tư Do vậy, hướng nghiên cứuchocácđềtàitiếptheonêncânnhắcbiếngiảlàđạidiệnchosựkhủnghoảngkinhtế để thêm vào mô hình hồi quy ước lượng kiểm tra ảnh hưởng của các nhân tố đếngiácổphiếukhicósự tácđộngvàđiềutiết của dịchCOVID–19.
Trong chương 5, dựa trên các kết quả hồi quy thu được, tác giả đã đề xuấtmột số khuyến nghị đối với một trong những chủ thể kinh tế chính trên thị trườngchứng khoán là các nhà đầu tư như sau: (1) các nhà đầu tư nên tìm hiểu đặc trưng vàrủi ro tiềm ẩn có trong mỗi ngành nghề cùng với ảnh hưởng của nền kinh tế lên mỗingành đó để có thể xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với mọi điều kiện của nềnkinh tế; (2) cần chú ý đến giá dầu và tiềm năng của cổ phiếu ngành Dầu khí; (3) nênphân tích khối lượng giao dịch để hiểu xu hướng di chuyển của giá cổ phiếu trướckhi quyết định mua hay bán một cổ phiếu và (4) nên trang bị và học hỏi thêm cáckiến thức về kế toán cơ bản, khả năng đọc hiểu báo cáo tài chính và tăng cường kỹnăng phân tích tài chính doanh nghiệp Tác giả cũng mong muốn cung cấp thêmbằng chứng thực nghiệm và tài liệu về vấn đề các nhân tố ảnh hưởng đến giá cổphiếu ngành Dầu khí niêmy ế t t r ê n t h ị t r ư ờ n g c h ứ n g k h o á n V i ệ t N a m đ ể c á c n h à đầu tư có thể tham khảo, từ đó đưa ra kết luận chung cho toàn bộ nghiên cứu cũngnhưtrảlờichonhữngcâuhỏinghiêncứubanđầu.
Tương tự như những bài nghiên cứu khác, bài nghiên cứu này vẫn còn tồn tạimộtsốhạnchếnhấtđịnh.Thứnhất,sốlượngđơnvịchéo,cụthểlàsốlượngcôngty được lựa chọn còn hạn chế, do vậy vẫn chưa đại diện được cho toàn bộ công tyhoạt động trong lĩnh vực Dầu khí tại thị trường Việt Nam Thứ hai, nghiên cứu chỉtập trung tiếp cậnvớinhững nhân tố trongmôhình ướclượng được đề xuấtm à chưa có sự xem xét hết tất cả những nhân tố có thể có ảnh hưởng lên giá cổ phiếu.Thứ ba, phạm vi nghiên cứu về thời gian chưa đủ dài nên kết quả nghiên cứu có thểchỉ đúng trong khoảng thời gian nghiên cứu Cuối cùng, nghiên cứu chưa tính đếntác động của đại dịch COVID – 19 Tuy nhiên, tác giả đã nhận ra những hạn chế đóvà đã đề xuất những hướng nghiên cứu mới trong tương lai dựa trên những hạn chếđãnêu.
TÀILIỆUTHAMKHẢO TàiliệuthamkhảotiếngViệt Đinh Bảo Ngọc và Nguyễn Chí Cường (2016) Các nhân tố tác động đến dao độnggiác ổ p h i ế u c ủ a c á c c ô n g t y n i ê m y ế t t r ê n t h ị t r ư ờ n g c h ứ n g k h o á n V i ệ t Nam.Kinhtếpháttriển.
Trương Đông Lộc (2014) Các nhân tố ảnh hưởng đến sự thay đổi giá của cổ phiếu:Các bằng chứng từ Sở Giao dịch Chứng khoán Thành Phố Hồ Chí Minh.TạpchíKhoahọcTrườngĐạihọc CầnThơ,33,72-78.
Trương Đông Lộc (2009) Mối quan hệ nhân quả giữa giá cổ phiếu và khối lượnggiaodịch.TạpchíCôngnghệNgânhàng,38,32-37.
PhanT hị Bí ch N g u y ệ t v à P h ạ m Dương P h ư ơ n g T hả o( 2 0 1 3 ) P hâ nt í c h t ác đ ộ n g của các nhân tố kinh tế vi mô đến thị trường chứng khoán VN.Tạp chí
PhùngTấtHữu(2015).Tácđộngcủachínhsáchcổtứclêngiácổphiếucủadoanhnghiệp TạpchíTàichính,truycậptại,
Nguyễn Thị Khánh Phương (2015) Nghiên cứu mối quan hệ giữa thông tin kế toánvà giá cổ phiếu của các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán ViệtNam.Luậnántiếnsỹ,ĐạihọcKinhtếquốcdânHàNội.
Almumani, M A (2014) Determinants of equity share prices of the listed banks inAmmanstockexchange:Quantitativeapproach.InternationalJournalofBusines sandSocialScience,5(1).
Awdeh, A (2005) Domestic Bank’s and Foreign Bank’s Profitability:DifferencesandtheirDeterminants.CassBusinessSchool, CityOfLondon, Paper.
(2003).Econometricanalysisofpaneldata.NewYork:JohnWiley&Sons. Ball,R.,&Brown,P.
Bassey, B E., Idaka, S E., & Edom, G O (2016) Effect of corporate earnings onstock price of selected oil and gas companies in the Nigerian stock market(2004-2013) European Journal of Business and Innovation Research, 4(5), 93-111.
Journal of Economics, Business and Management,6(1), 39-
47.Bodie,Z.,Kane,A.,&Marcus,A.J. (2014).EssentialsofInvestments.NewYork: McGraw-Hill.
Crouch, R L (1970) The volume of transactions and price changes on the NewYorkStockExchange.FinancialAnalysts Journal,26(4),104-109.
Dung, N V (2010) Value-relevance of financial statement information: A flexibleapplicationofmoderntheoriestotheVietnamesestockmarket.QuarterlyJo urnalofEconomics,84,488-500.
Engle, R F., & Rangel, J G (2005) The spline GARCH model for unconditionalvolatility and its global macroeconomic causes.CNB Working
Farrar, D E., & Glauber, R R (1967) Multicollinearity in regression analysis:theproblemrevisited.TheReviewofEconomicandStatistics,92-107.
Fama, E F (1970) Efficient capital markets: A review of theory and empiricalwork.TheJournalofFinance,25(2),383-417.
FamaE.F.,&Schwert,G.W.(1977).Assetreturnsandinflation.Journal ofFinancial Economics,5,115-146.
Fama, E F (1981) Stock returns, real activity, inflation, and money.The
Fama, E F., & French, K R (1989) Business conditions and expected returns onstocksandbonds.Journaloffinancialeconomics,25(1),23-49.
Fama, E F (1990) Stock returns, expected returns, and real activity.The journal offinance,45(4),1089-1108.
Flannery,M.J.,&Protopapadakis,A.A.(2002).Macroeconomicfactorsdoinfluence aggregate stock returns.The review of financial studies,15(3), 751-782.
Graham,B&DoddD.(1962).Classicsecurityanalysis.(4thed.)NewYork:McGraw- Hill.
Graham, B & Dodd D (2009).Security analysis (6thed.) New York: McGraw -Hill. Green,S.B.
Hanafiah, M (2015) Pengaruh Harga Minyak Dunia, Nilai Tukar Rupiah TerhadapDollar,DanTingkatInflasiTerhadapHargaSahamPTBumiResourcesM inerals Tbk(Periode Januari 2008–Desember 2013(Doctoral dissertation,Universitas Brawijaya).
Hasyim, A & Jabid, A (2019) Does cost accounting system contributes in supplychainoperations?.UncertainSupplyChainManagement,7(2),157-168. Harahap,I.M.(2018).ImpactofMacroeconomicVariablesandFinancialPerformance on Stock Prices of Oil and Gas Mining Companies.InternationalJournalof
Harris, L., & Gurel, E (1986) Price and volume effects associated with changes inthe S&P500 list: New evidencefor the existence ofpricepressures.TheJournalofFinance,41(4),815-829.
Hocking,R.R.,&Pendleton,O.J.(1983).The regressiondilemma.CommunicationsinStatistics-TheoryandMethods,12(5),497- 527.
(2015).Therelationshipbetweenaccountinginformationreportedinfinancialstatemen tsandstockreturns-empirical evidence from Vietnam.International Journal of Accounting andFinancial Reporting,5(1),229-238.
Husnan,S.(2005).Dasar- dasarTeoriPortofoliodanAnalisisSekuritas.EdisiKeempat.UPPSTIMYKPN.Yo gyakarta.
Hung, D N (2018) Impact of accounting information on financial statements to thestockpriceoftheenergyenterpriseslistedonVietnam'sstockmarket.Internationa lJournalof EnergyEconomicsandPolicy,8(2),1-6.
Jasra, J M., Azam, R I., & Muhammad, A K (2012) Impact of macroeconomicvariablesonstockprices:industrylevelanalysis.Actualproblemso feconomics, (134),403-412.
Jatirosa, S A., & Muharam, H (2014) Analisis Pengaruh Harga Minyak Dunia,Inflasi, Tingkat Suku Bunga SBI, Kurs Rupiah/US $ Terhadap Return SahamSektor Pertambangan yang Tercatat di Bursa Efek Indonesia Periode 2003-2013(Doctoraldissertation,FakultasEkonomikadanBisnis).
Khin, A A., & Thambiah, S (2014) Forecasting analysis of price behavior: A caseofMalaysiannaturalrubbermarket.American–
Kiranga, P W (2013) The Relationship between intrinsic and market values oflisted companies in the Nairobi securitiesexchange (Doctoral dissertation,UniversityofNairobi).
Kurniadi, D (2013) Pengaruh tingkat kesehatan bank terhadap return saham dibursaefekIndonesia(BEI).MIX:Jurnal IlmiahManajemen,3(3),154754.
Lui, Y H., & Mole, D (1998) The use of fundamental and technical analyses byforeignexchangedealers:HongKongevidence.JournalofInternationalmoneya ndFinance,17(3),535-545.
Maddala, G S (2005) Introduction to Econometrics 3rd edition, John Wiley
Malkiel, B G (2003) The efficient market hypothesis and its critics.Journal ofeconomicperspectives,17(1),59-82.
Maysami, R C., & Koh, T S (2000) A vector error correction model of theSingapore stock market.International Review of Economics &
Mukherjee, T K., & Naka, A (1995) Dynamic relations between macroeconomicvariablesandtheJapanesestockmarket:anapplicationofavectorer rorcorrection model.JournaloffinancialResearch,18(2),223-237.
Neely, C J (1997) Technical analysis in the foreign exchange market: a layman'sguide.FederalReserveBankofSt.Louis Review,(Sep),23-38.
(1985).Appliedlinears t a t i s t i c a l models:Regression,analysisofvariance,a ndexperimentaldesign.Homewood,IL:Irwin.
Ross, S A (1977) The determination of financial structure: the incentive- signallingapproach.Thebelljournalofeconomics,23-40.
Sukesti,F.,Ghozali,I.,Fuad,F.U.A.D.,KharisAlmasyhari,A.,&Nurcahyono,
N (2021) Factors affecting the stock price: The role of firm performance.TheJournalofAsian Finance, EconomicsandBusiness,8(2),165-173. Syarif,A.D.(2019).FundamentalFactorsandStockPrices:EvidencefromIndonesia Oiland GasCompanies.SchBull,5(8),444-451.
Tabachnick,B.G.,Fidell,L.S.,&Ullman,J.B.(2007).Usingmultivariatestatistics(Vol.5, pp.481-498).Boston, MA:pearson.
Taylor, M P., & Allen, H (1992) The use of technical analysis in the foreignexchange market.Journal of international Money and Finance,11(3), 304-314.
Thalassinos, I.E., Maditinos, D and Paschalidis, A (2012a) Observing evidence ofinsider trading in the Athens Stock Exchange.Journal of Economic
Thalassinos, I.E and Politis, D.E (2012) The evaluation of the USD currency andthe oil prices: A VAR Analysis.European Research Studies Journal, 15(2),137-146.
Thalassinos, E I., Hanias, M P., Curtis, P G., & Thalassinos, Y E (2009). Chaostheory: Forecasting the freight rate of an oil tanker.International
Thalassinos,E.I.,Hanias,M.P.,Curtis,P.G.,&Thalassinos,J.E.(2013).Forecasting financial indices: the Baltic dry indices.Marine navigation andsafety of sea transportation: STCW, maritime education and training (MET),human resources and crew manning, maritime policy, logistics and economicmatters,190-283.
Uddin, R., Rahman, Z., & Hossain, R (2013) Determinants of stock prices infinancial sector companies in Bangladesh: A study on Dhaka Stock Exchange(DSE).Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in
Wood, R A., McInish, T H., & Ord, J K (1985) An investigation of transactionsdataforNYSEstocks.TheJournalofFinance,40(3),723-739.
Zuliarni,S.(2012).Pengaruhkinerjakeuanganterhadaphargasahampadaperusahaan mining and mining service di Bursa Efek Indonesia (BEI).Jurnalaplikasibisnis,3(1), 36-48.
PHỤ LỤC 1 DANH SÁCH CÁC CÔNG TY NGÀNH DẦU KHÍ NIÊM
YẾTĐƢỢCSỬDỤNGLÀMMẪU NGHIÊN CỨU Bảng PL - 1 Danh sách các công ty ngành Dầu khí niêm yết đƣợc sử dụng làmmẫunghiêncứu STT Mãcổ phiếu
3 POS Côngt y C ổ p h ầ n D ị c h v ụ L ắ p đ ặ t , Vậnh à n h v à B ả o dưỡngCông trìnhDầu khíbiểnPTSC
4 PVC TổngCôngtyHóachất vàDịchvụDầukhí- CTCP HNX
8 PGC TổngCôngtyGas Petrolimex– CTCP HOSE
15 PJT Côngt y C ổ phần VậntảiXăng dầuĐường thủy
16 PCG CôngtyCổphần Đầutư vàPháttriển GasĐôThị HNX
19 PXI CôngtyCổphần XâydựngCôngnghiệp vàDândụng Dầu HOSE khí
21 APP CôngtyCổphần PháttriểnPhụgiavàSảnphẩmDầu mỏ HNX
25 PET TổngCôngtyCổphần Dịch vụTổnghợpDầukhí HOSE
27 DPM TổngcôngtyCổphần Phânbón vàHóachất Dầukhí HOSE
28 PXS CTCPKết cấuKimloạivàLắp máyDầukhí HOSE
29 PVR CôngtyCổphần đầutư PVRHà Nội UPCOM
31 PDC CôngtyCổphần DulịchDầukhí PhươngĐông HNX
32 PFL CôngtyCổphần Dầu khíĐông Đô UPCOM
36 PDV CôngtyCổphần VậntảidầuPhươngĐông Việt UPCOM
PHỤLỤC2.DỮLIỆUNGHIÊNCỨU BảngPL -2 Dữliệu nghiêncứu Thời gian
CK GIA GDP GIADAU LAMPHAT TYGIA VOL SIZE EPS ROA DE
3/2017 PVS 13,406.20 7.46 48.18 0.54 22,442.16 134,535,205 24,220,068,462,029 247.69 0.45 101.894/2017 PVS 19,410.20 7.65 55.27 0.25 22,451.06 338,170,899 23,135,067,928,218 279.07 0.53 91.831/2018 PVS 17,354.10 7.38 62.91 0.32 22,434.71 485,731,338 22,795,194,236,168 567.18 1.09 89.722/2018 PVS 14,228.70 6.79 68.07 0.41 22,553.45 255,288,832 23,852,703,768,131 154.32 0.30 100.873/2018 PVS 19,081.30 6.88 69.69 0.32 22,675.55 369,383,886 23,820,418,780,482 497.19 0.94 98.864/2018 PVS 15,905.10 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 314,322,953 22,542,638,334,754 698.23 1.44 85.461/2019 PVS 18,616.20 6.79 54.82 0.23 22,902.07 191,267,643 23,978,646,024,256 771.57 1.57 83.522/2019 PVS 20,785.10 6.71 59.88 0.24 23,036.99 221,007,370 25,880,958,426,667 410.54 0.79 98.883/2019 PVS 18,258.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 175,506,777 26,031,281,903,495 130.24 0.24 100.584/2019 PVS 16,385.40 6.97 56.84 0.98 23,153.44 98,866,510 25,075,058,016,760 170.34 0.32 100.111/2020 PVS 8,426.80 3.82 45.34 0.11 23,201.97 182,534,849 25,428,382,917,273 232.75 0.43 96.182/2020 PVS 11,142.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 339,214,351 27,229,162,311,862 519.00 0.94 109.093/2020 PVS 12,733.80 2.62 40.89 0.20 23,212.80 265,917,203 27,066,034,399,941 412.24 0.73 104.544/2020 PVS 17,800.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 481,995,022 26,370,657,421,418 154.65 0.28 104.281/2021 PVS 23,000.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 709,900,927 24,600,708,837,871 302.55 0.57 88.69
2/2021 PVS 28,800.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 762,997,263 24,588,581,296,844 342.27 0.67 90.073/2021 PVS 28,300.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 733,981,590 24,883,036,127,228 462.67 0.89 90.124/2021 PVS 27,300.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 576,441,362 24,692,997,203,101 176.70 0.34 97.211/2022 PVS 34,700.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 635,535,822 24,645,109,050,176 452.43 0.87 92.853/2017 PVD 12,863.60 7.46 48.18 0.54 22,442.16 184,571,640 22,175,554,077,240 36.00 0.11 67.974/2017 PVD 21,227.30 7.65 55.27 0.25 22,451.06 221,874,540 21,796,073,763,000 662.00 1.15 62.051/2018 PVD 17,363.60 7.38 62.91 0.32 22,434.71 174,944,580 21,021,306,761,000 -631.00 -0.98 10.832/2018 PVD 12,409.10 6.79 68.07 0.41 22,553.45 67,806,280 21,173,783,073,000 -203.00 -0.38 59.63/2018 PVD 18,818.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 189,841,390 21,263,110,823,130 241.00 0.53 57.214/2018 PVD 13,272.70 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 207,535,370 21,002,240,251,260 939.00 1.83 51.741/2019 PVD 16,272.70 6.79 54.82 0.23 22,902.07 130,958,650 20,531,118,683,040 -241.00 -0.42 49.12/2019 PVD 16,954.50 6.71 59.88 0.24 23,036.99 229,668,390 20,567,050,564,500 267.00 0.54 47.913/2019 PVD 18,150.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 160,521,990 20,581,876,788,800 59.00 0.13 48.34/2019 PVD 15,050.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 109,899,140 20,876,807,339,520 235.00 0.68 48.521/2020 PVD 6,750.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 216,121,710 21,337,769,230,000 49.00 0.11 50.442/2020 PVD 9,980.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 376,495,380 20,947,125,894,720 126.00 0.29 49.33/2020 PVD 11,550.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 312,872,240 20,971,950,305,430 73.00 0.19 49.324/2020 PVD 16,200.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 507,723,520 20,852,722,539,795 28.00 0.28 48.531/2021 PVD 22,600.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 645,306,800 20,756,147,084,860 -213.00 -0.50 49.26
2/2021 PVD 22,000.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 489,102,200 20,638,737,240,720 10.00 0.04 48.64 3/2021 PVD 22,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 434,112,900 20,477,886,368,280 136.00 0.33 48.32 4/2021 PVD 29,650.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 521,702,000 20,745,518,760,000 81.00 0.24 49.99 1/2022 PVD 28,500.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 524,375,900 20,509,006,124,200 -139.00 -0.32 48.69 3/2017 POS 9,518.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 494,800 1,279,823,793,114 8.00 0.02 68.84 4/2017 POS 9,597.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 234,200 1,454,442,235,965 257.00 0.75 89.31 1/2018 POS 9,833.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 167,532 1,218,322,400,639 58.00 0.18 59.22 2/2018 POS 6,450.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 78,430 1,402,972,507,655 132.00 0.40 82.1 3/2018 POS 9,929.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 62,100 1,226,762,731,724 184.00 0.56 66.53 4/2018 POS 7,166.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 158,300 1,071,620,915,501 7.00 0.02 43.17
2/2019 POS 7,425.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 41,001 1,213,119,560,160 169.00 0.61 60.243/2019 POS 7,736.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 67,601 1,267,946,309,065 372.00 1.20 72.24/2019 POS 9,100.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 17,300 1,112,178,701,841 301.00 1.01 48.621/2020 POS 5,126.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 28,400 1,254,465,291,533 8.00 0.03 67.842/2020 POS 6,524.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 150,301 1,916,605,329,251 447.00 1.13 163.653/2020 POS 9,700.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 365,200 1,920,125,827,184 1,221.00 2.55 145.624/2020 POS 17,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 4,583,516 2,296,965,108,237 755.00 1.43 179.861/2021 POS 17,000.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 4,665,714 1,835,171,359,947 124.00 0.24 122.7
2/2021 POS 14,900.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 2,147,427 1,665,531,066,700 151.00 0.35 122.743/2021 POS 15,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 2,293,932 1,738,373,613,380 110.00 0.26 131.114/2021 POS 18,900.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 5,026,819 1,553,509,470,265 255.00 0.62 103.771/2022 POS 19,100.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 2,201,795 1,491,968,870,371 145.00 0.38 94.223/2017 PVC 7,975.70 7.46 48.18 0.54 22,442.16 13,011,266 2,226,597,274,214 24.00 0.05 134.334/2017 PVC 10,526.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 23,950,206 2,141,405,224,453 -80.00 -0.24 126.281/2018 PVC 6,989.30 7.38 62.91 0.32 22,434.71 25,739,684 1,636,129,101,255 -256.00 -0.68 75.962/2018 PVC 5,136.70 6.79 68.07 0.41 22,553.45 8,334,035 1,895,583,245,190 -43.00 -0.12 114.913/2018 PVC 7,073.50 6.88 69.69 0.32 22,675.55 10,745,469 2,060,101,221,759 -157.00 -0.40 133.44/2018 PVC 4,963.40 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 7,400,844 1,971,900,635,786 401.00 1.11 118.191/2019 PVC 6,182.40 6.79 54.82 0.23 22,902.07 8,701,517 1,941,801,874,176 35.00 0.15 112.582/2019 PVC 6,095.40 6.71 59.88 0.24 23,036.99 15,176,777 1,803,086,309,129 197.00 0.55 106.853/2019 PVC 6,269.50 7.31 56.34 0.26 23,108.47 13,361,514 1,703,895,954,648 95.00 0.31 92.424/2019 PVC 6,135.90 6.97 56.84 0.98 23,153.44 10,654,708 1,756,760,134,727 91.00 0.03 101.221/2020 PVC 3,718.80 3.82 45.34 0.11 23,201.97 6,088,462 1,682,889,609,671 59.00 0.24 92.792/2020 PVC 5,392.20 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 15,947,920 1,542,143,786,430 -47.00 -0.06 89.773/2020 PVC 5,578.10 2.62 40.89 0.20 23,212.80 11,800,806 1,462,917,096,657 55.00 0.26 77.844/2020 PVC 8,200.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 22,717,035 1,673,192,339,747 15.00 0.13 102.331/2021 PVC 10,400.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 52,740,017 1,630,841,909,476 1.00 0.12 99.2
2/2021 PVC 11,500.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 81,293,642 1,724,769,206,230 -20.00 0.00 119.573/2021 PVC 11,600.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 70,235,782 1,624,100,185,159 28.00 0.11 105.324/2021 PVC 16,800.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 113,973,902 1,802,657,361,379 92.00 0.28 124.981/2022 PVC 29,500.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 133,405,264 1,700,226,005,497 -104.00 -0.18 105.763/2017 PVB 14,647.10 7.46 48.18 0.54 22,442.16 8,683,984 413,130,357,738 799.00 4.12 13.074/2017 PVB 18,675.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 18,868,129 438,437,603,531 1,733.00 8.79 8.841/2018 PVB 14,555.50 7.38 62.91 0.32 22,434.71 11,690,152 473,218,119,942 840.00 3.98 12.12/2018 PVB 14,097.80 6.79 68.07 0.41 22,553.45 8,031,196 481,101,419,551 422.00 1.91 11.563/2018 PVB 21,146.70 6.88 69.69 0.32 22,675.55 11,414,441 476,815,814,909 133.00 0.60 9.834/2018 PVB 14,464.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 14,370,531 467,288,880,668 -326.00 -1.49 9.411/2019 PVB 16,935.70 6.79 54.82 0.23 22,902.07 13,159,848 448,730,130,060 -558.00 -2.63 7.542/2019 PVB 17,484.90 6.71 59.88 0.24 23,036.99 15,695,449 425,081,389,185 -825.00 -4.08 12.863/2019 PVB 18,573.80 7.31 56.34 0.26 23,108.47 12,578,968 420,537,371,429 -309.00 -1.58 14.094/2019 PVB 17,247.10 6.97 56.84 0.98 23,153.44 3,986,389 733,453,113,047 3,571.00 13.37 64.541/2020 PVB 7,202.10 3.82 45.34 0.11 23,201.97 4,650,485 793,600,984,853 2,255.00 5.90 60.712/2020 PVB 14,688.50 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 14,991,518 841,253,417,992 1,754.00 4.64 67.633/2020 PVB 16,900.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 17,615,027 649,680,992,827 -266.00 -0.81 31.064/2020 PVB 18,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 18,422,824 574,177,803,246 -923.00 -3.26 39.671/2021 PVB 18,200.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 27,369,865 556,623,493,450 -469.00 -1.77 38.82
2/2021 PVB 16,100.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 17,090,221 496,846,491,191 -235.00 -0.97 36.543/2021 PVB 15,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 8,528,362 484,240,078,334 -250.00 -1.10 35.094/2021 PVB 19,700.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 18,206,890 452,258,462,197 971.00 4.48 19.191/2022 PVB 23,400.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 16,264,536 432,836,478,052 193.00 0.94 12.763/2017 GAS 60,529.70 7.46 48.18 0.54 22,442.16 34,050,830 60,579,566,466,685 944.00 3.15 46.434/2017 GAS 86,408.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 43,891,430 61,786,993,850,008 1,899.00 6.00 43.161/2018 GAS 116,571.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 50,056,110 66,149,715,518,727 1,274.00 4.07 44.52/2018 GAS 80,292.70 6.79 68.07 0.41 22,553.45 45,397,680 68,003,295,180,374 1,600.00 4.65 51.143/2018 GAS 107,080.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 33,167,160 60,999,894,807,152 1,654.00 4.96 37.834/2018 GAS 80,148.20 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 35,787,190 62,578,965,420,769 1,684.00 5.22 31.841/2019 GAS 92,696.20 6.79 54.82 0.23 22,902.07 31,184,120 62,009,451,511,843 1,489.00 4.86 35.012/2019 GAS 92,035.40 6.71 59.88 0.24 23,036.99 21,205,030 65,199,384,737,074 1,531.00 4.73 40.583/2019 GAS 101,332.70 7.31 56.34 0.26 23,108.47 18,854,770 62,557,544,509,153 1,474.00 4.51 32.374/2019 GAS 89,321.50 6.97 56.84 0.98 23,153.44 19,094,440 62,254,322,822,238 1,555.00 4.82 25.31/2020 GAS 52,239.30 3.82 45.34 0.11 23,201.97 24,759,630 65,452,636,255,786 1,217.00 3.66 25.962/2020 GAS 65,775.70 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 48,961,930 67,211,583,835,790 752.00 2.58 25.843/2020 GAS 71,300.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 40,123,970 61,704,299,780,672 1,038.00 3.14 29.14/2020 GAS 86,600.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 72,387,500 63,089,655,865,684 837.00 2.70 28.291/2021 GAS 89,700.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 58,943,000 68,626,315,339,644 1,058.00 3.08 33.06
2/2021 GAS 93,000.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 59,549,300 74,826,437,216,601 1,058.00 3.15 56.393/2021 GAS 97,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 66,614,300 73,218,244,394,411 1,242.00 3.27 45.874/2021 GAS 96,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 99,565,500 78,768,074,688,564 999.00 2.58 50.921/2022 GAS 108,300.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 61,754,400 85,170,155,703,686 1,789.00 4.18 52.883/2017 ASP 5,108.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 5,510,450 1,107,100,541,972 199.26 0.69 167.534/2017 ASP 5,630.60 7.65 55.27 0.25 22,451.06 3,879,390 1,347,539,385,659 472.00 1.44 217.781/2018 ASP 6,133.90 7.38 62.91 0.32 22,434.71 2,489,500 1,341,963,661,479 172.86 0.48 211.692/2018 ASP 5,552.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 692,000 1,451,754,854,591 349.47 0.93 215.253/2018 ASP 5,829.50 6.88 69.69 0.32 22,675.55 465,850 1,475,222,474,261 8.00 0.02 236.34/2018 ASP 5,323.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 323,260 1,511,284,371,103 1,009.00 2.52 217.431/2019 ASP 5,408.80 6.79 54.82 0.23 22,902.07 337,660 1,628,478,624,080 316.00 0.74 232.042/2019 ASP 5,408.80 6.71 59.88 0.24 23,036.99 534,790 1,597,793,808,266 653.00 1.51 215.413/2019 ASP 6,482.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 4,665,370 1,830,697,062,234 193.00 0.42 268.214/2019 ASP 6,613.90 6.97 56.84 0.98 23,153.44 5,157,670 1,628,951,320,418 470.00 1.01 269.051/2020 ASP 4,507.40 3.82 45.34 0.11 23,201.97 1,843,050 2,025,940,716,452 -188.00 -0.39 315.32/2020 ASP 4,967.30 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 3,304,320 1,706,468,431,266 319.00 0.64 243.23/2020 ASP 5,556.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 2,060,730 1,559,142,071,502 66.00 0.32 210.544/2020 ASP 6,350.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 3,016,320 2,029,503,968,137 697.00 1.45 319.991/2021 ASP 7,310.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 8,163,800 1,874,209,913,246 171.00 0.35 264.74
2/2021 ASP 7,930.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 9,813,900 1,835,309,310,123 184.00 0.37 266.93/2021 ASP 13,950.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 19,112,100 1,868,838,815,645 46.00 0.09 268.694/2021 ASP 13,850.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 35,263,000 2,021,937,608,403 374.00 0.72 303.621/2022 ASP 14,400.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 25,001,600 2,160,615,438,962 30.00 0.05 338.743/2017 PGC 10,611.60 7.46 48.18 0.54 22,442.16 1,825,670 2,131,279,396,515 469.00 1.35 186.944/2017 PGC 11,450.40 7.65 55.27 0.25 22,451.06 2,682,990 2,308,186,476,440 802.00 2.14 191.761/2018 PGC 11,559.80 7.38 62.91 0.32 22,434.71 1,656,550 2,191,383,926,390 544.00 1.41 194.922/2018 PGC 10,939.80 6.79 68.07 0.41 22,553.45 886,300 2,151,506,639,767 791.00 2.13 175.783/2018 PGC 10,757.50 6.88 69.69 0.32 22,675.55 2,053,240 2,108,931,275,448 640.00 1.81 157.124/2018 PGC 10,575.20 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 985,810 1,998,559,015,285 514.00 1.51 134.441/2019 PGC 11,450.40 6.79 54.82 0.23 22,902.07 1,068,690 2,065,790,423,405 611.00 1.81 133.322/2019 PGC 12,335.40 6.71 59.88 0.24 23,036.99 2,504,680 1,949,470,984,010 615.00 1.85 146.483/2019 PGC 11,880.10 7.31 56.34 0.26 23,108.47 889,020 2,014,280,857,380 649.00 1.97 142.264/2019 PGC 12,335.40 6.97 56.84 0.98 23,153.44 1,043,290 1,993,515,641,008 573.00 1.73 130.561/2020 PGC 9,851.80 3.82 45.34 0.11 23,201.97 1,585,020 2,013,807,537,607 271.00 0.82 128.72/2020 PGC 12,160.20 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 8,905,630 1,699,336,018,519 621.00 2.02 93.613/2020 PGC 18,053.20 2.62 40.89 0.20 23,212.80 5,429,860 1,783,653,322,778 556.00 1.93 116.734/2020 PGC 19,761.90 4.48 42.52 0.06 23,174.06 2,703,940 1,915,832,925,775 483.00 1.58 145.361/2021 PGC 18,131.50 4.48 58.09 0.44 23,157.19 4,390,400 2,168,062,568,343 553.00 1.64 167.59
2/2021 PGC 17,350.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 2,553,000 2,176,589,436,277 789.00 2.19 162.393/2021 PGC 27,300.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 7,033,100 2,129,991,872,643 159.00 0.45 153.614/2021 PGC 23,800.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 13,201,900 2,427,624,724,099 470.00 1.27 179.441/2022 PGC 22,550.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 7,922,800 2,648,092,385,290 509.00 1.21 196.263/2017 CNG 23,060.30 7.46 48.18 0.54 22,442.16 718,040 686,417,396,859 1,028.53 4.05 52.784/2017 CNG 25,811.30 7.65 55.27 0.25 22,451.06 2,184,040 728,283,449,494 1,115.13 4.26 51.921/2018 CNG 23,100.70 7.38 62.91 0.32 22,434.71 2,795,020 753,928,482,474 567.86 2.07 52.022/2018 CNG 22,493.90 6.79 68.07 0.41 22,553.45 884,100 780,777,897,627 993.59 3.50 66.433/2018 CNG 21,522.90 6.88 69.69 0.32 22,675.55 877,810 849,887,598,086 1,402.93 4.65 68.044/2018 CNG 21,037.50 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 1,341,410 842,178,645,600 1,085.31 3.46 57.11/2019 CNG 21,644.30 6.79 54.82 0.23 22,902.07 1,426,460 842,257,772,313 473.88 1.53 53.122/2019 CNG 20,427.60 6.71 59.88 0.24 23,036.99 2,087,330 884,720,429,514 1,085.52 3.39 76.243/2019 CNG 20,650.60 7.31 56.34 0.26 23,108.47 1,203,990 859,875,711,178 818.56 2.53 64.574/2019 CNG 22,300.90 6.97 56.84 0.98 23,153.44 930,680 838,081,213,688 736.93 2.34 54.511/2020 CNG 17,884.90 3.82 45.34 0.11 23,201.97 752,500 913,105,013,737 501.24 1.55 72.482/2020 CNG 19,235.60 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 1,804,750 931,169,033,942 26.49 0.08 94.563/2020 CNG 20,600.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 2,025,790 1,061,577,995,739 170.78 0.46 121.074/2020 CNG 20,250.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 2,804,080 1,062,264,782,321 1,138.06 2.89 109.131/2021 CNG 23,900.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 12,577,400 963,202,870,656 552.35 1.47 84.43
2/2021 CNG 24,200.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 10,568,500 1,103,948,162,463 766.40 2.00 130.453/2021 CNG 36,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 22,196,800 1,040,043,875,088 391.14 0.99 113.634/2021 CNG 30,150.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 26,239,600 1,107,285,939,706 1,295.89 3.26 112.191/2022 CNG 37,000.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 14,142,100 1,290,383,890,828 1,336.80 2.99 132.363/2017 PGS 19,518.10 7.46 48.18 0.54 22,442.16 5,300,782 2,298,970,885,573 488.00 1.41 131.584/2017 PGS 21,860.70 7.65 55.27 0.25 22,451.06 2,116,758 2,330,981,007,198 371.00 1.07 142.491/2018 PGS 27,981.70 7.38 62.91 0.32 22,434.71 4,579,578 2,341,451,707,752 264.00 0.84 140.272/2018 PGS 28,373.70 6.79 68.07 0.41 22,553.45 1,220,570 2,419,265,691,669 403.00 1.17 153.743/2018 PGS 27,745.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 2,780,304 2,460,873,837,947 462.00 1.26 151.224/2018 PGS 28,029.70 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 989,618 2,507,664,535,215 458.00 1.17 162.451/2019 PGS 32,299.10 6.79 54.82 0.23 22,902.07 2,156,500 2,369,571,506,884 202.00 0.67 145.472/2019 PGS 31,092.50 6.71 59.88 0.24 23,036.99 332,087 2,444,963,805,553 306.00 0.90 149.333/2019 PGS 29,202.90 7.31 56.34 0.26 23,108.47 263,022 2,150,915,159,468 305.00 0.94 121.664/2019 PGS 26,753.60 6.97 56.84 0.98 23,153.44 212,137 2,147,052,253,264 224.00 0.69 118.741/2020 PGS 14,413.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 204,639 1,983,257,887,117 -472.00 -1.14 107.012/2020 PGS 13,471.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 1,123,238 2,057,979,745,843 55.00 0.17 114.183/2020 PGS 15,100.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 4,824,753 2,102,774,198,842 675.00 1.66 120.284/2020 PGS 20,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 5,389,679 2,345,610,004,463 673.00 1.91 137.351/2021 PGS 19,900.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 4,029,311 2,471,178,207,501 266.00 0.56 146.74
2/2021 PGS 18,500.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 2,122,133 2,280,756,737,688 424.00 0.99 134.63/2021 PGS 28,500.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 3,697,482 2,294,205,405,358 347.00 0.84 131.324/2021 PGS 25,000.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 10,899,832 2,414,243,686,853 266.00 0.99 139.771/2022 PGS 26,200.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 4,845,637 2,630,751,997,768 649.00 1.35 153.153/2017 PVG 6,661.70 7.46 48.18 0.54 22,442.16 1,772,994 1,389,112,271,507 9.40 0.02 259.124/2017 PVG 7,318.50 7.65 55.27 0.25 22,451.06 2,448,180 1,442,140,998,811 294.76 0.58 265.081/2018 PVG 9,570.40 7.38 62.91 0.32 22,434.71 8,972,137 1,431,804,076,800 81.81 0.16 260.32/2018 PVG 6,567.90 6.79 68.07 0.41 22,553.45 1,713,720 1,510,309,874,081 124.07 0.23 276.743/2018 PVG 7,881.50 6.88 69.69 0.32 22,675.55 2,005,794 1,430,391,169,461 94.73 0.18 254.444/2018 PVG 7,975.30 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 1,492,434 1,450,305,333,060 130.70 0.25 256.41/2019 PVG 7,506.20 6.79 54.82 0.23 22,902.07 1,442,048 1,458,679,052,465 163.89 0.31 255.462/2019 PVG 7,700.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 1,351,570 1,353,659,992,217 -107.76 -0.28 181.343/2019 PVG 6,200.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 1,105,178 1,293,764,225,478 -307.99 -0.85 175.14/2019 PVG 8,000.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 3,164,702 1,282,895,131,809 237.56 0.67 168.51/2020 PVG 6,000.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 1,017,462 1,332,029,001,788 -317.79 -0.89 183.832/2020 PVG 7,100.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 1,503,310 1,356,106,042,278 87.21 0.24 186.683/2020 PVG 7,000.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 905,498 1,328,707,966,985 -38.30 -0.10 183.574/2020 PVG 8,800.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 2,672,089 1,533,396,859,299 259.02 0.66 218.561/2021 PVG 10,200.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 11,513,639 1,642,667,201,387 136.03 0.31 237.78
2/2021 PVG 9,100.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 5,640,081 1,524,236,324,586 132.92 0.31 209.763/2021 PVG 15,400.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 25,742,998 1,612,287,195,007 24.26 0.06 227.064/2021 PVG 14,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 55,523,517 1,858,868,243,241 60.31 0.13 275.411/2022 PVG 14,800.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 33,731,149 1,770,957,471,327 82.38 0.17 254.923/2017 PVT 11,279.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 19,662,000 9,218,909,718,002 362.00 1.12 110.144/2017 PVT 14,269.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 24,130,110 9,191,537,059,549 575.00 1.76 97.861/2018 PVT 15,593.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 51,950,740 9,286,835,746,466 451.00 1.37 93.012/2018 PVT 11,544.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 24,288,050 9,868,699,939,994 702.00 2.06 111.123/2018 PVT 15,179.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 12,599,790 9,800,400,687,456 359.00 1.03 103.744/2018 PVT 12,609.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 14,247,860 10,234,395,645,719 790.00 2.22 99.271/2019 PVT 13,653.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 23,027,720 10,506,008,341,278 521.00 1.42 106.832/2019 PVT 13,091.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 17,502,650 10,701,298,374,646 799.00 2.12 103.543/2019 PVT 14,735.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 50,373,240 10,886,142,842,008 495.00 1.29 99.964/2019 PVT 14,268.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 28,141,710 11,004,251,657,688 675.00 1.74 93.71/2020 PVT 6,667.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 44,950,280 11,214,438,903,903 240.00 0.61 92.772/2020 PVT 9,002.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 114,191,540 11,177,369,951,286 620.00 1.79 91.633/2020 PVT 11,423.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 108,810,680 11,216,315,668,911 385.00 0.97 86.914/2020 PVT 14,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 195,695,410 11,081,542,058,903 811.00 2.35 78.161/2021 PVT 17,050.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 325,872,000 11,379,498,939,170 421.00 1.21 76.33
2/2021 PVT 21,000.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 266,605,600 12,451,857,698,550 658.00 1.81 98.413/2021 PVT 23,100.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 359,811,200 12,984,835,853,552 291.00 0.74 95.584/2021 PVT 24,100.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 267,224,500 12,436,956,161,678 608.00 1.55 78.841/2022 PVT 25,700.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 253,947,000 12,820,961,509,266 471.00 1.21 793/2017 PVP 4,488.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 17,500 3,019,290,940,269 144.00 0.45 184.414/2017 PVP 4,229.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 16,220 2,943,209,198,031 327.00 1.03 169.411/2018 PVP 5,437.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 137,330 2,978,284,538,604 355.00 1.13 164.532/2018 PVP 6,041.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 56,747 2,981,021,735,028 296.00 0.94 159.283/2018 PVP 5,437.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 97,550 3,016,845,127,552 39.00 0.12 154.574/2018 PVP 6,041.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 149,166 2,847,415,791,915 930.00 2.99 123.731/2019 PVP 5,868.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 53,500 2,769,197,978,884 270.00 0.91 113.82/2019 PVP 7,600.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 43,537 2,839,808,344,450 573.00 1.93 127.373/2019 PVP 7,000.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 292,058 2,796,466,951,434 180.00 0.60 120.894/2019 PVP 5,800.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 2,682,248 2,597,258,430,114 571.00 1.99 96.791/2020 PVP 4,700.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 734,673 2,611,263,025,804 159.00 0.58 95.562/2020 PVP 5,900.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 2,077,057 2,574,243,826,671 388.00 1.41 88.693/2020 PVP 7,700.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 1,378,746 2,637,156,786,307 1,014.00 3.67 93.114/2020 PVP 10,200.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 9,281,600 2,387,175,545,383 829.00 3.11 65.351/2021 PVP 14,700.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 47,226,947 2,289,934,990,565 327.00 1.32 54.72
2/2021 PVP 16,300.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 37,205,829 2,350,145,433,491 632.00 2.57 63.653/2021 PVP 18,200.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 43,508,942 2,390,309,549,685 397.00 1.58 59.344/2021 PVP 18,600.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 48,226,072 2,300,692,647,752 388.00 1.56 49.711/2022 PVP 17,600.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 26,054,378 2,371,965,083,776 156.00 0.63 52.73/2017 PGD 32,425.60 7.46 48.18 0.54 22,442.16 639,940 2,852,421,690,940 489.04 1.57 113.914/2017 PGD 29,406.60 7.65 55.27 0.25 22,451.06 129,350 2,959,267,153,418 943.58 2.92 109.091/2018 PGD 29,210.50 7.38 62.91 0.32 22,434.71 203,700 2,854,420,068,759 487.96 1.51 96.022/2018 PGD 29,916.30 6.79 68.07 0.41 22,553.45 1,929,120 3,374,053,978,380 1,094.78 3.16 118.313/2018 PGD 31,803.80 6.88 69.69 0.32 22,675.55 811,280 3,134,929,460,978 605.91 1.68 136.234/2018 PGD 31,973.50 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 336,950 2,644,333,969,855 512.76 1.60 92.71/2019 PGD 29,259.50 6.79 54.82 0.23 22,902.07 156,930 2,885,421,481,916 479.65 1.56 104.212/2019 PGD 30,022.80 6.71 59.88 0.24 23,036.99 363,110 3,316,106,520,522 802.63 2.33 124.713/2019 PGD 32,073.60 7.31 56.34 0.26 23,108.47 1,820,370 3,206,795,758,450 744.43 2.05 143.734/2019 PGD 48,293.60 6.97 56.84 0.98 23,153.44 1,244,110 2,961,136,297,177 570.38 1.66 116.971/2020 PGD 21,535.10 3.82 45.34 0.11 23,201.97 276,300 3,085,171,172,573 552.40 1.64 118.772/2020 PGD 26,117.10 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 291,450 2,904,333,086,004 -37.71 -0.11 106.93/2020 PGD 26,700.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 460,430 3,106,748,133,777 992.13 2.97 145.384/2020 PGD 28,300.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 195,500 3,271,330,791,206 747.83 2.11 146.221/2021 PGD 30,500.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 332,400 2,897,499,263,926 474.45 1.38 111.82
2/2021 PGD 29,000.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 239,800 3,352,095,424,467 616.58 1.78 136.87 3/2021 PGD 43,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 953,500 2,852,878,230,687 941.31 2.73 116.39 4/2021 PGD 33,400.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 1,333,500 3,343,109,973,513 790.16 2.30 141.66 1/2022 PGD 33,150.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 1,627,000 3,649,530,588,698 973.30 2.51 148.57 3/2017 PJT 9,795.20 7.46 48.18 0.54 22,442.16 375,370 450,668,770,601 829.39 2.81 117.99 4/2017 PJT 10,075.10 7.65 55.27 0.25 22,451.06 161,980 421,714,887,834 276.06 0.97 99.89 1/2018 PJT 9,445.40 7.38 62.91 0.32 22,434.71 150,070 416,057,805,991 523.49 1.92 89.97 2/2018 PJT 9,725.30 6.79 68.07 0.41 22,553.45 75,390 405,020,304,979 961.75 3.60 101.1
4/2018 PJT 9,488.10 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 122,490 390,860,264,058 475.66 1.81 79.171/2019 PJT 10,120.60 6.79 54.82 0.23 22,902.07 55,230 381,450,408,390 511.45 2.03 68.782/2019 PJT 11,083.20 6.71 59.88 0.24 23,036.99 145,800 376,288,881,609 527.70 2.14 83.823/2019 PJT 10,636.30 7.31 56.34 0.26 23,108.47 47,460 657,990,498,890 521.83 1.55 209.334/2019 PJT 10,189.40 6.97 56.84 0.98 23,153.44 50,280 552,615,427,466 622.75 1.58 148.611/2020 PJT 8,938.10 3.82 45.34 0.11 23,201.97 103,600 540,412,662,694 388.18 1.09 136.772/2020 PJT 9,831.90 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 156,910 547,329,074,173 443.20 1.25 159.233/2020 PJT 10,200.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 391,680 525,295,776,743 651.19 1.87 137.544/2020 PJT 11,400.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 225,670 497,896,764,783 268.18 0.81 121.031/2021 PJT 12,750.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 280,300 557,593,692,888 411.37 1.20 140.78
2/2021 PJT 12,300.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 222,800 555,259,457,959 433.29 1.20 157.76 3/2021 PJT 12,300.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 1,321,000 607,374,333,639 -121.71 -0.32 109.27 4/2021 PJT 11,900.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 1,203,200 533,183,014,113 463.56 1.87 77.02 1/2022 PJT 13,500.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 1,524,400 515,016,355,094 23.90 0.11 70.68 3/2017 PCG 8,800.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 172,556 243,812,849,151 -14.00 -0.09 18.93 4/2017 PCG 11,200.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 3,808,601 250,211,225,920 302.00 2.32 18.75 1/2018 PCG 8,200.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 90,867 247,195,010,462 -115.00 -0.85 18.53 2/2018 PCG 16,300.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 5,567,685 248,453,763,212 -19.00 -0.12 19.87 3/2018 PCG 17,900.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 1,419,417 250,010,111,860 -40.00 -0.29 21.36 4/2018 PCG 22,300.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 16,360 243,588,160,286 204.00 -1.55 20.5 1/2019 PCG 17,100.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 324,700 239,888,217,352 -174.00 -1.34 20.99 2/2019 PCG 10,300.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 1,410 234,622,717,429 -632.00 -5.02 25.91 3/2019 PCG 15,100.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 204,400 239,655,233,124 -243.00 -1.92 31.51 4/2019 PCG 20,500.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 4,150 235,275,660,469 -275.00 -2.19 32.94 1/2020 PCG 5,200.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 65,300 216,179,884,479 -126.00 -1.10 36.52 2/2020 PCG 5,200.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 34,651 210,115,289,491 131.00 1.16 30.69
2/2021 PCG 7,800.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 932,871 230,385,140,429 50.00 0.44 38.233/2021 PCG 10,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 5,709,701 242,037,645,256 -1.00 0.01 45.254/2021 PCG 10,500.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 8,629,554 254,820,501,079 87.00 0.68 51.421/2022 PCG 10,200.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 5,029,444 252,932,446,519 -62.00 -0.44 51.343/2017 PTL 4,790.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 19,965,750 1,545,219,803,763 -44.00 -0.29 59.564/2017 PTL 4,250.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 4,832,460 1,455,085,315,654 83.00 0.55 49.041/2018 PTL 3,590.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 1,998,340 1,313,050,271,569 325.00 2.33 52.322/2018 PTL 3,240.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 832,660 1,242,326,165,568 -409.00 -3.17 51.283/2018 PTL 2,800.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 388,210 1,236,002,970,397 -11.00 -0.09 50.634/2018 PTL 2,940.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 331,790 1,174,773,516,626 -34.00 -0.27 45.331/2019 PTL 2,800.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 198,570 1,193,085,578,838 -23.00 -0.19 49.132/2019 PTL 3,690.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 1,745,740 1,204,063,273,477 -33.00 -0.27 51.163/2019 PTL 3,950.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 831,470 1,192,864,950,648 8.00 0.06 49.724/2019 PTL 4,590.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 3,905,600 1,206,488,083,558 65.00 0.53 50.241/2020 PTL 3,560.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 313,660 1,138,519,240,983 -7.00 -0.06 56.032/2020 PTL 3,290.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 510,590 1,145,527,895,285 9.00 0.07 56.833/2020 PTL 6,190.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 4,423,780 1,140,297,493,444 30.00 0.26 55.464/2020 PTL 6,600.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 1,039,490 1,149,247,770,366 -8.00 -0.07 56.881/2021 PTL 6,100.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 1,158,000 1,156,897,471,829 -31.00 -0.26 58.6
2/2021 PTL 5,280.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 2,082,000 1,190,245,388,031 208.00 1.75 58.723/2021 PTL 7,090.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 9,724,600 1,193,783,325,725 18.00 0.15 58.94/2021 PTL 16,800.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 86,313,500 1,205,138,229,587 99.00 0.82 58.061/2022 PTL 13,050.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 50,917,300 921,254,136,470 -22.00 -0.20 54.123/2017 PVX 2,700.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 281,267,280 13,432,905,408,246 -82.39 -0.24 358.014/2017 PVX 2,300.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 156,519,050 12,823,501,172,339 -813.89 -2.48 392.571/2018 PVX 2,100.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 185,344,898 12,347,717,531,776 46.57 0.15 404.52/2018 PVX 1,400.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 84,867,714 12,007,175,301,396 -156.89 -0.52 415.313/2018 PVX 1,300.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 46,846,626 11,446,858,541,848 -96.41 -0.33 409.924/2018 PVX 1,000.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 30,840,249 11,543,370,963,336 -226.09 -0.79 442.791/2019 PVX 1,400.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 72,859,042 10,326,592,010,271 58.39 0.22 451.712/2019 PVX 1,000.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 41,903,048 9,926,612,954,560 -218.98 -0.86 458.93/2019 PVX 1,300.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 54,055,789 9,959,303,243,099 -147.92 -0.60 493.694/2019 PVX 1,100.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 31,999,232 9,982,698,148,968 -202.77 -0.81 561.411/2020 PVX 700.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 54,790,291 8,586,786,581,795 -71.00 -0.31 448.462/2020 PVX 1,200.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 124,895,442 8,428,439,354,300 -18.00 -0.09 524.213/2020 PVX 1,600.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 62,017,431 8,229,877,672,536 -84.00 -0.40 527.244/2020 PVX 1,700.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 67,863,200 8,086,717,586,764 -70.00 -0.77 574.981/2021 PVX 3,000.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 133,641,292 7,751,548,209,776 -63.00 -0.32 540.52
2/2021 PVX 2,100.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 102,750,093 6,837,841,740,119 -114.00 -0.63 848.533/2021 PVX 2,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 68,208,954 6,891,553,907,068 -44.00 -0.25 767.574/2021 PVX 7,000.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 167,072,088 6,696,225,174,982 268.00 1.58 690.221/2022 PVX 6,500.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 90,100,588 6,451,855,948,780 1.00 0.01 665.333/2017 PXI 2,400.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 1,740,640 1,189,933,157,742 -319.54 -0.81 339.914/2017 PXI 2,500.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 1,564,090 1,204,544,849,432 -444.16 -1.11 368.391/2018 PXI 2,130.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 1,269,770 1,215,171,083,124 -61.79 -0.15 376.342/2018 PXI 2,640.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 1,588,890 1,294,958,331,103 -380.63 -0.65 424.33/2018 PXI 2,540.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 897,790 1,300,589,741,690 9.59 0.02 425.974/2018 PXI 2,490.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 87,370 978,852,468,133 383.10 1.01 278.281/2019 PXI 2,350.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 302,730 829,583,173,440 8.54 0.03 221.852/2019 PXI 2,300.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 178,120 689,756,705,762 3.36 0.01 144.723/2019 PXI 2,100.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 357,190 636,841,529,458 -131.74 -0.60 129.164/2019 PXI 2,880.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 1,491,650 626,661,735,321 128.24 0.61 122.421/2020 PXI 2,200.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 2,151,230 597,272,238,852 -84.62 -0.42 122.432/2020 PXI 2,800.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 634,000 519,160,494,241 -471.50 -2.53 104.13/2020 PXI 4,170.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 3,897,590 498,569,208,293 -76.70 -0.45 100.524/2020 PXI 3,300.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 1,773,220 472,220,204,464 -919.04 -5.68 113.611/2021 PXI 3,730.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 3,718,700 422,665,076,474 -4.59 -0.03 91.33
2/2021 PXI 3,450.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 5,112,400 418,536,695,894 -278.86 -1.99 96.923/2021 PXI 3,690.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 6,283,300 396,617,989,852 -99.37 -0.73 89.274/2021 PXI 8,880.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 45,885,800 391,623,098,977 -627.28 -4.77 105.321/2022 PXI 6,430.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 31,536,700 365,457,532,150 -51.24 -0.42 93.173/2017 PLC 19,322.10 7.46 48.18 0.54 22,442.16 499,228 3,600,298,522,035 315.00 0.69 175.944/2017 PLC 17,376.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 534,386 3,878,220,427,485 482.00 1.04 188.631/2018 PLC 14,943.40 7.38 62.91 0.32 22,434.71 1,565,401 4,133,491,014,411 508.00 1.02 198.512/2018 PLC 12,553.90 6.79 68.07 0.41 22,553.45 2,610,570 4,147,462,832,229 593.00 1.16 228.993/2018 PLC 14,181.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 1,361,833 4,214,405,171,052 336.00 0.65 227.234/2018 PLC 12,941.30 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 1,536,343 4,861,752,046,756 456.00 0.81 2671/2019 PLC 12,631.40 6.79 54.82 0.23 22,902.07 888,924 4,761,666,917,729 596.00 1.00 246.882/2019 PLC 12,218.20 6.71 59.88 0.24 23,036.99 422,424 4,717,126,028,123 483.00 0.82 272.453/2019 PLC 12,046.20 7.31 56.34 0.26 23,108.47 178,452 4,402,404,288,076 324.00 0.57 240.554/2019 PLC 9,723.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 2,671,561 4,462,077,640,035 450.00 0.82 236.361/2020 PLC 9,464.80 3.82 45.34 0.11 23,201.97 3,472,343 4,911,265,989,989 295.00 0.51 265.432/2020 PLC 12,820.50 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 22,759,347 5,136,989,597,111 708.00 1.14 266.663/2020 PLC 21,434.40 2.62 40.89 0.20 23,212.80 27,817,116 4,849,597,534,291 531.00 0.86 269.174/2020 PLC 28,448.70 4.48 42.52 0.06 23,174.06 35,551,002 4,702,331,317,762 308.00 0.52 273.871/2021 PLC 27,369.60 4.48 58.09 0.44 23,157.19 27,316,008 4,303,955,517,067 585.00 1.05 230.21
2/2021 APP 7,700.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 909,955 102,133,605,790 368.00 1.71 100.473/2021 APP 8,500.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 732,175 104,964,862,978 342.00 1.56 100.174/2021 APP 11,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 2,447,983 100,587,419,592 -233.96 -1.08 95.531/2022 APP 12,600.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 1,266,263 109,688,037,751 641.00 2.89 103.263/2017 PLX 53,812.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 49,159,800 60,047,611,458,179 666.00 1.30 158.414/2017 PLX 63,961.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 39,231,970 66,550,355,855,095 795.00 1.45 174.331/2018 PLX 71,380.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 70,676,610 64,803,288,898,012 775.00 1.42 167.212/2018 PLX 52,367.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 42,953,030 66,799,691,619,137 1,003.00 1.77 211.593/2018 PLX 63,557.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 51,087,990 62,696,661,991,245 697.00 1.24 180.994/2018 PLX 47,444.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 35,431,810 56,376,310,194,774 714.00 1.39 143.141/2019 PLX 53,173.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 71,397,530 59,465,609,268,862 1,036.00 2.08 137.862/2019 PLX 55,419.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 41,039,100 57,787,635,291,704 876.00 1.94 156.263/2019 PLX 56,351.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 55,012,240 58,041,109,815,564 712.00 1.66 133.044/2019 PLX 52,160.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 15,492,650 61,883,916,416,587 691.00 1.63 138.391/2020 PLX 35,810.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 23,853,920 55,078,784,904,127 -1,590.00 -3.24 150.822/2020 PLX 43,659.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 78,998,910 59,343,776,118,643 477.00 1.18 165.553/2020 PLX 50,300.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 57,472,790 57,471,597,427,037 629.00 1.46 146.614/2020 PLX 54,600.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 40,802,970 61,143,211,793,128 689.00 1.57 153.331/2021 PLX 55,100.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 112,069,700 64,512,469,601,432 602.00 1.05 143.65
2/2021 PLX 54,800.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 168,818,900 68,380,224,102,132 1,078.00 2.12 149.173/2021 PLX 51,600.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 89,312,300 61,579,613,000,000 63.00 0.12 123.164/2021 PLX 53,900.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 130,715,800 64,297,848,480,071 453.00 0.95 127.721/2022 PLX 55,200.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 142,117,100 83,212,039,720,601 208.00 0.33 190.183/2017 COM 45,621.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 36,330 574,297,985,104 2,256.00 5.66 20.94/2017 COM 50,908.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 39,510 529,289,312,866 1,413.00 3.62 13.431/2018 COM 49,260.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 29,060 558,431,233,961 1,303.00 3.38 22.252/2018 COM 47,699.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 11,800 556,438,431,409 1,531.00 3.85 19.063/2018 COM 49,304.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 10,180 569,341,486,774 1,783.00 4.47 19.014/2018 COM 51,472.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 10,350 568,392,153,969 1,776.00 4.41 12.921/2019 COM 53,456.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 20,400 516,914,580,999 449.00 1.17 14.092/2019 COM 50,528.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 11,960 543,245,538,008 1,581.00 4.21 16.883/2019 COM 52,511.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 3,100 550,442,019,351 936.00 2.42 15.174/2019 COM 47,700.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 39,740 514,859,234,712 648.00 1.72 15.781/2020 COM 46,300.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 22,930 513,841,363,537 446.00 1.22 13.972/2020 COM 45,900.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 10,730 507,489,844,103 48.00 0.13 15.083/2020 COM 47,000.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 82,400 539,108,041,119 1,032.00 2.79 18.364/2020 COM 46,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 110,370 498,612,910,269 1,106.00 3.01 12.621/2021 COM 46,500.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 49,800 535,955,262,079 928.00 2.53 17.64
3/2017 PPY 12,741.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 31,382 200,626,070,295 134.00 0.64 80.74 4/2017 PPY 25,767.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 43,486 224,419,907,325 403.00 2.11 98.85 1/2018 PPY 17,400.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 6,964 279,981,659,391 272.00 1.04 146.44 2/2018 PPY 16,500.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 2,100 277,076,279,999 639.00 2.05 148.5 3/2018 PPY 17,200.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 4,800 224,805,325,676 330.00 1.13 125.67 4/2018 PPY 18,800.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 26,898 204,361,212,159 632.00 3.64 71.12 1/2019 PPY 18,900.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 2,500 221,601,100,707 -120.09 -0.46 86.08 2/2019 PPY 13,600.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 3,295 251,316,853,756 1,142.00 4.37 108.98 3/2019 PPY 18,700.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 3,920 217,786,721,976 104.00 0.37 79.82 4/2019 PPY 22,000.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 2,420 222,033,702,386 959.00 3.72 72.09
2/2021 PPY 10,900.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 52,607 296,186,346,966 626.00 2.81 122.493/2021 PPY 14,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 619,043 266,663,782,344 500.00 1.54 944/2021 PPY 20,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 324,811 260,397,850,112 22.00 0.07 89.181/2022 PPY 16,300.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 1,168,999 348,306,762,434 216.00 0.68 149.783/2017 PET 7,175.10 7.46 48.18 0.54 22,442.16 11,921,620 6,731,944,511,369 320.00 0.44 305.264/2017 PET 8,300.70 7.65 55.27 0.25 22,451.06 17,658,910 6,242,663,412,760 283.00 0.38 269.661/2018 PET 7,456.50 7.38 62.91 0.32 22,434.71 18,593,220 6,070,718,719,286 408.00 0.58 255.932/2018 PET 7,425.90 6.79 68.07 0.41 22,553.45 11,493,310 5,802,762,505,207 336.00 0.49 256.733/2018 PET 7,306.80 6.88 69.69 0.32 22,675.55 8,581,180 6,332,455,724,661 328.00 0.47 284.094/2018 PET 6,433.10 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 5,294,350 5,613,966,890,929 845.00 1.21 237.291/2019 PET 7,298.80 6.79 54.82 0.23 22,902.07 4,448,390 5,148,605,257,994 391.00 0.62 209.562/2019 PET 6,834.50 6.71 59.88 0.24 23,036.99 5,521,010 4,857,861,256,698 346.00 0.59 199.263/2019 PET 6,763.20 7.31 56.34 0.26 23,108.47 3,096,370 5,065,648,533,747 320.00 0.55 210.914/2019 PET 6,772.10 6.97 56.84 0.98 23,153.44 2,938,980 5,092,926,633,145 459.00 0.77 204.891/2020 PET 5,747.40 3.82 45.34 0.11 23,201.97 5,629,250 5,654,370,413,428 354.00 0.57 237.652/2020 PET 7,422.60 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 18,185,050 6,038,192,785,349 293.00 0.37 274.343/2020 PET 9,720.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 55,140,490 6,232,167,196,075 623.00 0.80 274.484/2020 PET 16,150.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 126,705,730 6,714,737,554,729 367.00 0.43 303.681/2021 PET 22,900.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 147,729,200 6,462,844,410,129 573.00 0.75 272.64
2/2021 PET 21,850.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 137,525,600 5,759,649,488,576 346.00 0.63 269.333/2021 PET 26,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 195,779,200 6,474,915,926,816 697.00 0.90 246.014/2021 PET 36,550.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 149,158,700 8,991,873,237,745 289.00 1.58 369.21/2022 PET 62,900.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 61,494,500 8,444,890,017,064 988.00 0.80 317.043/2017 TDG 11,153.80 7.46 48.18 0.54 22,442.16 28,290,910 281,077,499,005 873.03 4.31 65.864/2017 TDG 8,923.10 7.65 55.27 0.25 22,451.06 23,649,970 292,339,731,104 814.12 3.66 62.441/2018 TDG 10,153.80 7.38 62.91 0.32 22,434.71 20,721,910 296,033,274,498 622.32 2.83 57.462/2018 TDG 10,269.20 6.79 68.07 0.41 22,553.45 13,667,060 305,775,252,775 384.01 1.65 58.473/2018 TDG 6,007.70 6.88 69.69 0.32 22,675.55 33,030,990 315,916,273,008 93.51 0.39 62.714/2018 TDG 3,120.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 24,312,310 342,092,407,584 151.79 0.77 73.911/2019 TDG 2,950.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 12,195,120 361,145,661,267 23.70 0.11 85.412/2019 TDG 2,290.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 15,378,510 329,069,313,664 70.23 0.34 67.933/2019 TDG 2,000.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 9,859,830 425,155,919,034 5.83 0.03 116.864/2019 TDG 1,750.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 7,715,920 437,120,883,280 84.66 0.33 121.361/2020 TDG 1,580.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 14,578,060 456,084,255,566 -150.92 -0.56 133.32/2020 TDG 1,780.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 30,116,930 392,321,449,107 -96.00 -0.38 102.373/2020 TDG 2,390.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 25,724,800 385,015,542,495 230.38 0.99 94.254/2020 TDG 2,780.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 39,887,450 443,939,170,248 50.05 0.20 123.041/2021 TDG 3,600.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 41,285,400 412,470,089,461 6.70 0.03 107.58
2/2021 TDG 4,220.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 48,173,800 467,854,544,950 15.07 0.06 135.163/2021 TDG 6,510.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 59,419,300 447,425,236,187 7.46 0.03 124.934/2021 TDG 11,600.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 56,019,400 569,878,699,578 1,099.37 3.62 162.191/2022 TDG 11,650.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 41,229,600 500,891,907,010 242.84 0.76 129.373/2017 DPM 17,257.90 7.46 48.18 0.54 22,442.16 50,209,570 10,224,772,841,218 309.00 1.31 26.874/2017 DPM 17,084.50 7.65 55.27 0.25 22,451.06 37,053,170 10,264,104,573,488 205.00 0.99 27.611/2018 DPM 17,481.80 7.38 62.91 0.32 22,434.71 68,384,840 11,358,492,167,457 413.00 1.67 38.392/2018 DPM 14,450.80 6.79 68.07 0.41 22,553.45 48,233,420 11,033,359,109,358 517.00 1.92 37.773/2018 DPM 16,299.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 35,905,760 11,626,173,316,428 357.00 1.37 42.654/2018 DPM 18,735.60 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 36,426,950 11,134,256,808,138 264.00 1.31 34.881/2019 DPM 16,871.80 6.79 54.82 0.23 22,902.07 31,225,310 10,767,444,709,761 35.00 0.47 33.352/2019 DPM 13,420.30 6.71 59.88 0.24 23,036.99 29,072,500 11,098,138,594,272 66.00 0.26 40.493/2019 DPM 11,825.80 7.31 56.34 0.26 23,108.47 25,311,210 11,070,040,630,688 154.00 0.55 38.984/2019 DPM 11,471.50 6.97 56.84 0.98 23,153.44 21,535,180 11,440,396,263,594 505.00 2.08 40.181/2020 DPM 10,142.80 3.82 45.34 0.11 23,201.97 28,678,480 11,438,334,426,817 267.00 0.92 38.362/2020 DPM 12,829.30 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 201,714,560 11,831,664,455,373 660.00 2.60 42.73/2020 DPM 17,151.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 200,696,020 11,295,746,672,954 465.00 1.57 37.844/2020 DPM 18,114.60 4.48 42.52 0.06 23,174.06 197,806,800 10,960,496,111,039 157.00 0.92 36.951/2021 DPM 19,850.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 158,932,600 11,309,784,634,790 430.00 1.51 38.78
2/2021 DPM 23,800.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 113,280,900 11,960,993,403,285 1,730.00 5.88 36.233/2021 DPM 36,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 315,718,800 12,196,086,001,857 1,431.00 5.12 34.454/2021 DPM 50,000.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 426,304,000 13,917,831,328,151 4,156.00 12.59 29.921/2022 DPM 66,900.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 362,897,500 15,833,067,699,006 5,391.00 14.21 27.793/2017 PXS 8,612.40 7.46 48.18 0.54 22,442.16 14,733,360 1,942,138,073,119 17.00 0.05 149.444/2017 PXS 10,300.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 22,678,800 1,773,183,262,977 -563.00 -1.78 137.871/2018 PXS 7,200.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 26,834,990 1,697,997,317,535 -329.00 -1.16 134.32/2018 PXS 5,120.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 7,678,430 1,672,025,941,161 -434.00 -1.58 139.53/2018 PXS 7,000.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 10,648,350 1,543,314,827,577 -592.00 -2.25 133.194/2018 PXS 5,170.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 5,744,890 1,631,345,578,811 -940.00 -3.55 169.461/2019 PXS 4,200.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 6,538,650 1,516,806,789,718 -267.00 -1.04 157.52/2019 PXS 4,920.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 10,101,360 1,429,865,049,745 -563.00 -2.29 157.53/2019 PXS 4,700.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 9,645,960 1,386,978,630,983 -346.00 -1.48 159.454/2019 PXS 5,600.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 6,762,040 1,359,006,032,868 -2,928.00 -12.80 278.651/2020 PXS 2,480.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 4,297,720 1,135,206,846,058 5.00 0.03 235.912/2020 PXS 4,900.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 10,402,720 1,301,300,491,183 5.00 0.02 284.743/2020 PXS 5,410.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 7,071,950 1,293,976,500,666 8.00 0.04 280.554/2020 PXS 7,350.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 14,956,730 1,325,249,084,043 6.00 0.03 289.361/2021 PXS 7,700.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 27,696,600 1,232,621,482,109 26.00 0.12 259.83
2/2021 PXS 6,500.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 25,340,100 1,365,270,799,560 14.00 0.06 297.59 3/2021 PXS 7,000.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 22,356,900 1,326,909,991,446 18.00 0.08 285.19 4/2021 PXS 11,350.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 77,263,800 1,163,328,092,430 13.00 0.06 236.92 1/2022 PXS 12,450.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 66,181,500 1,080,235,966,088 -125.00 -0.67 222.73 3/2017 PVR 2,100.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 157,714 984,176,111,914 17.64 0.09 102.49 4/2017 PVR 1,900.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 36,987 980,498,798,479 -94.68 -0.50 103.79 1/2018 PVR 2,800.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 4,964 979,507,796,814 -32.77 -0.17 104.31 2/2018 PVR 1,600.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 6,007 980,571,681,383 -32.73 -0.17 105.26 3/2018 PVR 1,900.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 15,452 1,017,234,195,050 -28.51 -0.15 113.59 4/2018 PVR 1,100.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 70,832 1,026,910,491,110 -7.09 -0.04 115.79 1/2019 PVR 1,600.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 6,240 1,036,922,336,152 -59.64 -0.30 119.32 2/2019 PVR 1,200.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 17,182 1,039,355,488,718 43.22 0.22 118.92 3/2019 PVR 1,300.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 58,553 1,041,529,989,918 -4.72 -0.03 119.51 4/2019 PVR 1,400.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 2,750 1,042,397,997,283 5.38 0.03 119.42 1/2020 PVR 1,200.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 5,710 1,043,040,149,640 -25.43 -0.13 120.17 2/2020 PVR 1,500.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 17,705 1,045,102,855,377 -1.07 -0.01 120.63 3/2020 PVR 1,300.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 38,772 1,000,576,464,827 -27.70 -0.14 111.88
1/2020 PDC 7,800.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 17,900 301,484,192,522 116.54 -0.21 101.572/2020 PDC 7,100.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 500 300,403,329,795 -133.34 -0.66 103.573/2020 PDC 3,400.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 72,843 302,089,310,372 13.75 0.07 109.484/2020 PDC 3,500.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 27,329 302,900,426,570 133.51 0.66 106.391/2021 PDC 5,800.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 243,349 294,027,065,069 -145.25 -0.74 110.86
2/2021 PDC 5,100.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 215,115 292,427,039,198 -23.38 -0.12 110.243/2021 PDC 5,400.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 147,159 284,839,604,200 -268.21 -1.39 114.764/2021 PDC 7,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 509,476 282,116,168,528 -161.58 -0.86 116.671/2022 PDC 15,700.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 2,244,142 280,264,405,801 -17.60 -0.09 121.483/2017 PFL 1,600.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 21,673,396 563,398,896,029 -47.53 -0.42 56.894/2017 PFL 1,400.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 7,032,493 549,361,274,005 -120.00 -1.08 55.591/2018 PFL 1,200.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 7,421,778 540,698,882,184 -27.09 -0.25 56.292/2018 PFL 900.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 5,314,390 542,150,466,359 -157.08 -1.45 60.353/2018 PFL 800.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 8,452,930 546,414,743,550 -118.73 -1.09 64.814/2018 PFL 800.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 7,896,237 539,303,456,920 -89.77 -0.83 64.911/2019 PFL 1,000.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 8,093,221 528,910,482,542 -41.01 -0.38 63.132/2019 PFL 900.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 4,217,403 524,098,733,250 -240.73 -2.29 67.883/2019 PFL 1,000.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 7,885,150 516,550,746,663 -57.56 -0.55 68.834/2019 PFL 900.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 4,013,752 513,858,531,622 -86.07 -0.84 70.381/2020 PFL 600.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 4,577,081 499,808,150,568 -29.14 -0.29 71.892/2020 PFL 800.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 9,698,960 474,273,913,083 -120.16 -1.23 66.553/2020 PFL 1,800.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 21,749,318 471,801,498,424 -41.96 -0.44 67.634/2020 PFL 2,800.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 32,942,090 385,596,060,366 -1,005.51 -11.73 66.831/2021 PFL 3,800.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 40,622,343 378,399,939,636 -35.69 -0.47 69.98
2/2021 PFL 3,600.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 28,799,998 382,141,264,558 -44.20 -0.58 73.383/2021 PFL 4,900.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 26,466,113 385,508,226,651 218.48 2.85 66.684/2021 PFL 15,200.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 73,805,254 332,360,877,532 -43.06 -0.60 45.071/2022 PFL 11,100.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 55,276,580 326,197,510,664 17.28 0.26 44.23/2017 PXL 2,500.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 14,616,122 1,005,192,871,966 25.00 0.20 20.724/2017 PXL 2,300.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 6,887,468 1,014,208,258,912 44.00 0.36 21.281/2018 PXL 3,900.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 18,146,881 1,037,285,844,334 49.00 0.39 24.062/2018 PXL 2,300.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 8,216,710 1,045,105,638,455 37.00 0.29 24.543/2018 PXL 2,900.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 8,909,111 1,017,049,321,045 12.00 0.10 21.354/2018 PXL 3,100.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 7,800,921 1,014,403,604,947 33.00 0.27 20.641/2019 PXL 7,900.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 20,685,485 963,253,109,874 159.00 1.35 16.672/2019 PXL 6,200.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 17,054,743 960,860,134,843 41.00 0.35 16.413/2019 PXL 5,000.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 28,926,063 965,964,438,468 15.00 0.13 17.354/2019 PXL 7,800.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 22,338,318 958,267,955,446 14.00 0.12 16.261/2020 PXL 7,500.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 17,811,118 944,009,638,827 40.00 0.35 16.022/2020 PXL 10,600.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 39,303,628 894,681,732,353 37.00 0.33 9.543/2020 PXL 9,900.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 13,501,016 866,995,133,794 25.00 0.23 7.174/2020 PXL 11,300.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 16,112,011 869,108,245,302 19.00 0.18 7.231/2021 PXL 10,500.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 23,917,995 870,704,482,587 37.00 0.35 7.25
3/2017 PXM 400.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 657,109 74,542,694,535 -427.82 -7.88 -122.24/2017 PXM 300.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 321,160 76,120,179,975 -217.63 -4.33 -122.481/2018 PXM 400.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 110,313 65,330,234,076 -438.37 -9.97 -118.422/2018 PXM 400.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 193,140 52,681,694,393 -376.36 -9.57 -114.643/2018 PXM 400.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 55,390 52,720,838,668 -297.80 -8.48 -114.444/2018 PXM 300.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 166,690 52,075,203,916 -311.37 -8.91 -114.091/2019 PXM 300.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 93,391 50,986,704,420 -362.84 -10.57 -113.592/2019 PXM 300.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 1,131,900 48,380,202,001 -480.00 -14.49 -112.653/2019 PXM 300.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 380,188 47,989,178,100 -362.84 -10.16 -112.394/2019 PXM 200.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 115,328 49,018,360,423 -257.75 -7.97 -112.531/2020 PXM 300.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 14,610 46,006,614,175 -339.82 -10.76 -111.62/2020 PXM 300.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 501,870 46,641,705,980 -216.37 -7.01 -111.673/2020 PXM 300.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 1,048,391 45,714,483,613 -333.51 -10.83 -111.34/2020 PXM 300.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 904,817 47,135,766,064 -222.73 -7.20 -111.551/2021 PXM 600.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 2,864,127 46,276,986,394 -339.88 -10.91 -111.2
2/2021 PXM 600.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 2,145,876 46,033,632,614 -335.75 -10.91 -111.013/2021 PXM 900.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 2,393,027 45,696,271,342 -332.85 -10.89 -110.84/2021 PXM 2,400.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 4,137,590 43,597,945,962 -264.95 -8.90 -110.211/2022 PXM 2,300.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 3,261,857 43,100,276,602 -337.75 -11.69 -109.973/2017 PVI 27,358.30 7.46 48.18 0.54 22,442.16 17,596,420 19,092,433,256,322 602.00 0.76 184.514/2017 PVI 27,188.40 7.65 55.27 0.25 22,451.06 16,566,788 19,626,751,933,837 445.00 0.56 187.21/2018 PVI 34,325.30 7.38 62.91 0.32 22,434.71 47,718,992 19,974,599,033,823 668.00 0.82 175.082/2018 PVI 25,700.80 6.79 68.07 0.41 22,553.45 23,489,799 21,756,545,567,803 269.00 0.32 225.153/2018 PVI 29,866.20 6.88 69.69 0.32 22,675.55 8,434,650 21,130,317,658,905 882.00 1.02 205.134/2018 PVI 28,714.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 3,608,597 19,824,188,696,914 413.00 0.51 181.771/2019 PVI 33,233.90 6.79 54.82 0.23 22,902.07 3,276,357 21,847,670,127,342 897.00 1.09 203.462/2019 PVI 34,357.50 6.71 59.88 0.24 23,036.99 7,006,079 21,448,583,028,823 871.00 1.01 208.053/2019 PVI 31,276.50 7.31 56.34 0.26 23,108.47 17,171,425 22,716,642,690,162 546.00 0.71 219.44/2019 PVI 28,755.70 6.97 56.84 0.98 23,153.44 4,960,295 22,083,484,205,464 470.00 0.53 205.631/2020 PVI 25,394.70 3.82 45.34 0.11 23,201.97 4,668,445 23,603,185,742,651 366.00 0.39 228.192/2020 PVI 27,915.50 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 9,492,819 23,823,887,771,824 1,433.00 1.44 225.733/2020 PVI 29,900.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 3,196,414 23,042,102,197,546 700.00 0.70 2304/2020 PVI 31,800.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 2,421,046 22,278,925,543,337 1,524.00 0.86 210.011/2021 PVI 32,500.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 4,513,053 23,153,607,706,116 771.00 0.80 222.95
2/2021 PVI 41,800.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 5,559,196 24,065,823,875,803 1,116.00 1.11 217.18 3/2021 PVI 48,500.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 5,809,281 23,678,421,824,053 1,420.00 1.40 225.24 4/2021 PVI 48,900.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 38,253,946 24,289,851,933,518 239.00 0.25 209.43 1/2022 PVI 54,900.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 10,700,057 26,092,178,467,219 872.00 0.85 223.56 3/2017 PDV 4,500.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 17,200 417,899,528,264 -96.95 -0.37 148.64 4/2017 PDV 5,000.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 46,340 432,380,342,020 453.66 1.81 115.56
3/2019 PDV 3,600.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 54,824 774,416,198,482 233.85 0.68 171.57 4/2019 PDV 3,500.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 44,590 782,476,178,687 -148.98 -0.45 152.03 1/2020 PDV 3,100.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 17,667 810,767,107,848 36.72 0.11 157.75 2/2020 PDV 2,700.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 19,035 762,914,980,601 228.29 0.68 139.34 3/2020 PDV 3,300.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 86,893 716,023,557,098 266.02 0.85 119.9 4/2020 PDV 6,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 53,618 792,187,831,302 -270.21 -0.84 148.14
2/2021 PDV 6,500.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 203,395 791,957,859,625 34.38 0.10 143.423/2021 PDV 10,700.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 324,798 815,549,725,572 658.86 2.06 138.794/2021 PDV 11,000.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 1,217,811 872,959,575,734 104.98 0.31 153.651/2022 PDV 11,700.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 1,564,589 795,334,244,526 246.37 0.74 127.013/2017 PMS 13,184.70 7.46 48.18 0.54 22,442.16 548,489 368,189,958,298 501.00 1.12 141.114/2017 PMS 10,547.80 7.65 55.27 0.25 22,451.06 512,150 306,410,077,863 1,076.00 2.40 91.871/2018 PMS 11,380.50 7.38 62.91 0.32 22,434.71 426,794 315,294,457,025 335.00 0.89 121.062/2018 PMS 10,967.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 261,551 309,933,645,456 416.00 1.09 114.323/2018 PMS 11,447.30 6.88 69.69 0.32 22,675.55 70,915 337,140,176,198 277.00 0.74 130.24/2018 PMS 10,806.90 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 37,297 357,457,529,300 574.00 1.30 136.771/2019 PMS 11,127.10 6.79 54.82 0.23 22,902.07 67,470 333,511,963,000 276.00 0.68 135.032/2019 PMS 11,160.90 6.71 59.88 0.24 23,036.99 29,193 311,201,348,887 897.00 2.12 110.933/2019 PMS 11,250.20 7.31 56.34 0.26 23,108.47 62,589 303,648,636,946 477.00 1.24 101.284/2019 PMS 11,428.80 6.97 56.84 0.98 23,153.44 29,471 314,940,626,231 528.00 1.35 103.811/2020 PMS 8,839.50 3.82 45.34 0.11 23,201.97 50,526 258,387,303,514 475.00 1.32 64.222/2020 PMS 13,200.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 82,632 267,531,639,837 729.00 2.14 81.023/2020 PMS 13,400.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 36,407 268,142,939,102 799.00 2.29 74.894/2020 PMS 15,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 25,742 320,397,822,017 709.00 1.86 102.351/2021 PMS 20,000.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 91,482 249,889,296,340 789.00 2.12 52.88
2/2021 PMS 18,900.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 103,549 277,989,088,479 1,400.00 3.96 77.543/2021 PMS 21,800.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 95,798 280,208,966,589 156.00 0.54 77.184/2021 PMS 22,900.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 139,612 324,736,163,667 641.00 1.62 98.641/2022 PMS 26,100.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 66,810 302,899,893,616 641.00 1.58 80.673/2017 DCM 10,669.70 7.46 48.18 0.54 22,442.16 150,465,680 12,646,166,988,252 44.00 0.30 106.014/2017 DCM 10,630.70 7.65 55.27 0.25 22,451.06 82,456,440 12,525,579,878,394 32.00 0.31 103.491/2018 DCM 9,575.40 7.38 62.91 0.32 22,434.71 86,803,970 12,338,581,406,347 457.00 2.08 92.972/2018 DCM 8,246.60 6.79 68.07 0.41 22,553.45 28,961,690 12,944,522,771,207 259.00 1.22 98.233/2018 DCM 9,349.60 6.88 69.69 0.32 22,675.55 36,831,700 10,634,091,731,922 250.00 1.27 71.764/2018 DCM 8,754.70 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 37,527,010 11,029,498,955,361 148.00 0.89 75.891/2019 DCM 7,649.70 6.79 54.82 0.23 22,902.07 40,518,320 11,402,591,893,641 322.00 1.66 91.12/2019 DCM 7,224.70 6.71 59.88 0.24 23,036.99 18,128,030 11,054,809,295,059 174.00 0.98 82.53/2019 DCM 7,113.60 7.31 56.34 0.26 23,108.47 23,993,050 10,726,857,359,158 -20.00 0.06 77.44/2019 DCM 6,181.60 6.97 56.84 0.98 23,153.44 17,068,400 10,175,835,619,370 204.00 1.20 66.661/2020 DCM 5,049.90 3.82 45.34 0.11 23,201.97 22,402,270 10,194,320,312,277 145.00 0.90 64.842/2020 DCM 8,102.70 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 129,482,670 9,374,276,845,522 470.00 2.70 46.943/2020 DCM 11,269.60 2.62 40.89 0.20 23,212.80 141,678,220 9,236,117,384,647 190.00 1.08 41.864/2020 DCM 14,000.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 252,679,930 8,726,132,826,831 271.00 2.35 37.891/2021 DCM 17,450.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 233,164,900 8,537,370,806,186 250.00 1.76 32.32
2/2021 DCM 21,000.00 6.61 66.19 0.10 23,167.78 215,622,200 9,350,600,980,402 496.00 3.16 48.63/2021 DCM 26,450.00 -6.17 70.58 0.08 23,160.95 319,989,800 9,631,586,128,279 674.00 3.97 44.534/2021 DCM 36,700.00 5.22 77.33 -0.02 23,153.21 470,196,300 10,846,377,504,571 1,871.00 10.69 42.611/2022 DCM 42,950.00 5.03 95.18 0.63 23,123.31 404,473,600 12,942,090,349,921 2,820.00 12.62 44.243/2017 PXT 4,300.00 7.46 48.18 0.54 22,442.16 3,070,070 448,734,217,289 106.41 0.45 409.584/2017 PXT 4,580.00 7.65 55.27 0.25 22,451.06 1,992,240 439,641,674,833 656.86 2.96 334.451/2018 PXT 3,480.00 7.38 62.91 0.32 22,434.71 3,113,350 412,896,699,183 20.28 0.10 3062/2018 PXT 1,900.00 6.79 68.07 0.41 22,553.45 1,585,320 388,039,892,607 61.45 0.31 2773/2018 PXT 2,600.00 6.88 69.69 0.32 22,675.55 1,166,770 419,306,480,069 5.54 0.03 306.664/2018 PXT 1,620.00 7.31 59.97 -0.07 22,744.49 955,430 394,555,802,926 7.52 0.04 282.11/2019 PXT 1,680.00 6.79 54.82 0.23 22,902.07 696,150 362,257,913,608 -720.04 -3.81 307.682/2019 PXT 1,350.00 6.71 59.88 0.24 23,036.99 555,730 355,721,985,114 -421.72 -2.35 342.313/2019 PXT 1,160.00 7.31 56.34 0.26 23,108.47 399,360 345,995,718,598 -8.97 -0.05 324.544/2019 PXT 1,290.00 6.97 56.84 0.98 23,153.44 890,960 334,499,673,855 -0.67 0.00 310.511/2020 PXT 1,020.00 3.82 45.34 0.11 23,201.97 873,020 332,270,148,807 -176.79 -1.05 326.452/2020 PXT 1,400.00 0.36 27.96 -0.30 23,244.64 5,141,910 339,670,014,821 -195.11 -1.16 358.933/2020 PXT 1,570.00 2.62 40.89 0.20 23,212.80 2,946,370 353,779,136,361 -68.17 -0.39 386.964/2020 PXT 1,690.00 4.48 42.52 0.06 23,174.06 4,600,430 359,711,220,069 -273.78 -1.53 435.481/2021 PXT 2,800.00 4.48 58.09 0.44 23,157.19 16,247,900 329,269,145,614 -119.36 -0.70 439.36
Variable| Obs Mean Std.Dev Min Max
|L N G I A GDP GIADAU LAMPHAT LNTYGIA LNVOL LNSIZE EPS ROA DE +
Fixed-effects(within)regression Numberofobs = 741
R-sq: Obspergroup: within= 0.4438 min= 19 between=0.4024 avg= 19.0 overall=0.1914 max= 19
LNGIA| Coef Std.Err t P>|t| [95%Conf.Interval]
R-sq: Obspergroup: within= 0.4065 min= 19 between=0.2127 avg= 19.0 overall=0.2349 max= 19
Waldchi2(9) = 453.27 corr(u_i,X) =0(assumed) Prob>chi2 = 0.0000
LNGIA| Coef Std.Err z P>|z| [95%Conf.Interval]
Note: the rank of the differenced variance matrix (7) does not equal the number ofcoefficients being tested (9); be sure this is what you expect, or there may be problemscomputing the test.Examine the output of your estimators for anything unexpected andpossiblyconsiderscalingyourvariablessothatthecoefficientsareonasimilarscale
DE| 0007147 -.0004037 0011184 0000965 b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtregB=inconsistentunderHa,efficientunderHo;obtainedfromxtreg
Modified Wald test for groupwise heteroskedasticityinfixedeffectregressionmodel
Wooldridge test for autocorrelation in panel dataH0:nofirst-orderautocorrelation
xtgls LGIA GDP GIADAU LAMPHAT LTYGIA LVOL LSIZE EPS ROA DE, panels(h) corr(ar1) forceCross-sectionaltime-seriesFGLSregression
Coefficients:generalized least squaresPanels: heteroskedastic
